哪种拓扑结构对于分割是正确的？

Question

我有一个图像大小WxHx3需要分成21个类。使用CNN通过一些图层后，我获得了W/4 x H/4 x 512功能图。我们将最后使用Convolutional和Deconvolutional图层将其与softmax图层中的标签进行比较。我有2个拓扑：

Softmax_loss         Softmax_loss 
    ^           ^
     |            | 
    deconv_layer         conv_layer 
    ^           ^
     |            | 
    conv_layer         deconv_layer 
    ^           ^
     |            | 
Intermediate_layers       Intermediate_layers 
    ^           ^
     |            | 
    Input           Input 

     (1)           (2) 

哪种拓扑更好？我见过他们两个。在FCN（完全卷积网络进行语义分割）中的第1号，VoxResNet，UNet中的第2号。

Answer 1

深度学习没有正确的方法。你通常会尝试一些事情，哪些事情最适合你。如果你按照fcn模型，它开始像conv->deconv->conv->deconv。在语义分割中大多数被引用的论文做conv->deconv。所以我也会建议1号。也直观地说，先做deconv没什么意义。