#436
summarized by : Takeru Suda
Collaborative Global-Local Networks for Memory-Efficient Segmentation of Ultra-High Resolution Images

どんな論文か?

高解像度の画像に対してセグメンテーションをする際にダウンサンプリングやクリッピングを行うと細部の情報もしくはグローバルな情報が失われるので、高解像度の画像をそのままセグメンテーションしたい。その際に問題になるメモリーの問題に対して、メモリー効率の良いネットワークGlobal-Local Networks (GLNet)を提案した。
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新規性

高解像度画像に対するセグメンテーションのメモリー効率という問題設定を提案した。

結果

セグメンテーションを行う際に問題となるクラス間のアンバランス問題をGLNetが解決することを示し、高解像度画像に対して少ない計算リソースでも高い精度の結果を得られることを示した。

その他(なぜ通ったか?等)