G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第54問: セマンティックセグメンテーションのモデルDeepLabの論文（Chen ほか。会議論文で発表した最初の版を改良した版）が示した工夫に関する説明として、最も適切な

「atrous畳み込み…ASPP…全結合のCRF」の説明が適切です。DeepLabの論文（Chen ほか）は3つの貢献として、フィルタの要素の間に間隔を空ける畳み込み（atrous畳み込み）で、パラメータの数や計算量を増やさずに特徴の解像度を保ちながら受容野を広げること、間隔の異なるフィルタで特徴を調べるASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）で複数の大きさの物体と文脈をとらえること、最後の層の出力を全結合の条件付き確率場（CRF）と組み合わせて境界の位置を改善することを挙げています。

「最大値プーリングとダウンサンプリングを増やして」は逆で、論文はこれらが位置の精度を下げるとし、後半の層のダウンサンプリングを取り除いています。「パラメータの数と計算量が大きく増える」は誤りです。

「候補領域を先に生成」する2段階の方式はR-CNN系の検出器の考え方です。