CU-Net：耦合 U-Net
计算机视觉与模式识别
2018-08-21 v1
摘要
我们为 U-Net 架构设计了一种新的连接模式。给定多个堆叠的 U-Net，我们通过其语义块之间的连接将每一对 U-Net 耦合起来，从而得到耦合 U-Net（CU-Net）。这种耦合连接可以使信息在 U-Net 之间更高效地流动。跨 U-Net 的特征复用使得每个 U-Net 的参数非常高效。我们在两个人姿态估计的基准数据集上评估了耦合 U-Net。我们比较了准确率和模型参数数量。CU-Net 取得了与 state-of-the-art 方法相当的准确率。然而，它的参数数量比其他方法至少少 60%。
引用
@article{arxiv.1808.06521,
title = {CU-Net: Coupled U-Nets},
author = {Zhiqiang Tang and Xi Peng and Shijie Geng and Yizhe Zhu and Dimitris N. Metaxas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.06521},
year = {2018}
}
备注
BMVC 2018 (Oral)