Bi-Directional ConvLSTM U-Net with Densley Connected Convolutions
Bi-Directional ConvLSTM U-Net with Densley Connected Convolutions
ICCV workshop 2019
2019-09-15 11:06:20
Paper: https://arxiv.org/pdf/1909.00166.pdf
Code (Python 3 + Keras - tensorflow backend): https://github.com/rezazad68/BCDU-Net
1. The Proposed Method:
本文提出一种结合 U-Net,BConvLSTM 和 dense convolution 的分割模型,如下图所示:
1.1 Encoding Path
就是用 CNN 提取特征;
1.2 Decoding Path:
在常规的 U-Net 中,他们直接将 encoded feature 直接拷贝并且结合到 decoding 的分支中。
本文提出使用 BConvLSTM 的方法来处理 encoding 和 decoding feature,更好的进行结合。如图 3 所示:
此处使用的 ConvLSTM 是来自于:Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting,NIPS 2015。该模型包含 input gate, output gate, forget gate, and a memory cell.
作者所用的模型,是来自于 BConvLSTM,双向 ConvLSTM 模型,从前向和后向两个方向编码输入的特征 $X_e, \hat{X_d^{up}}$。
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