Promptの説明

軽量なエンコーダ・デコーダ型セマンティックセグメンテーションモデルの、クリーンでプロフェッショナルなニューラルネットワーク構造図。エンコーダは、MobileNetV2バックボーンを利用して、マルチスケールな特徴マップを生成する。デコーダは、最低解像度のエンコーダ出力を起点とし、チャネル削減のために1x1畳み込みを適用した後、反復的なバイリニアアップサンプリングを行う。各アップサンプリングステップにおいて、スキップ接続により、中間エンコーダ特徴マップとデコーダ特徴が結合される。デコーダは、ASPPや注意機構のような複雑なモジュールを避け、1x1畳み込みとバイリニアアップサンプリングのみを使用する。最終的な出力は、フル解像度のセグメンテーションマップである。図は、フラットなベクタースタイルで、明確な矢印、ラベル付きのブロックを備え、白い背景で学術論文の図のような美的感覚に準拠している。