计算机视觉 - 语义分割（二）
引言 已经有很多U-Net-Like的神经网络被提出。 U-Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好： 因为利用了底层的特征（同分辨率级联）改善上采样的信息不足。 医学图像数据一般较少，底层的特征其实很重要。 不只是医学图像，对于二分类的语义 ...
原文：『计算机视觉』语义分割网络入门
推荐一个语义分割专栏，作者对本领域的很多论文都进行了整理：语义分割刷怪进阶 而截止目前，CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就，涌现出如VGG和Resnet等网络结构，并在ImageNet中取得了好成绩。CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征： 较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征 较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。 ...
2017-10-30 15:43 0 10042 推荐指数：
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