Какие архитектуры используются для сегментации?

Для задачи сегментации в машинном обучении используются различные архитектуры нейронных сетей, которые позволяют выделять объекты или области на изображениях. Основные архитектуры:

• U-Net — одна из самых популярных архитектур для сегментации, особенно в медицинских изображениях. Состоит из кодировщика (свёрточные слои с понижением размерности) и декодировщика (слои с повышением размерности), с пропусками (skip connections) между ними для сохранения пространственной информации.

• Fully Convolutional Networks (FCN) — архитектура, заменяющая полносвязные слои на свёрточные, что позволяет получать выходные карты сегментации того же размера, что и вход.

• SegNet — похожа на U-Net, но с особенностями в декодере, который использует индексы максимума из пулинга для восстановления пространственной информации.

• DeepLab (v3, v3+) — использует пространственные пирамидальные пулинги (ASPP) и глубинные свёртки для улучшения качества сегментации, особенно на сложных объектах.

• Mask R-CNN — расширение Faster R-CNN для сегментации объектов с выделением масок.

Эти архитектуры реализованы во многих популярных фреймворках, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras, и часто используются с предобученными весами для ускорения обучения и повышения качества.