比较语义分割的几种结构：FCN，UNET，SegNet，PSPNet和Deeplab
简介 语义分割：给图像的每个像素点标注类别。通常认为这个类别与邻近像素类别有关，同时也和这个像素点归属的整体类别有关。利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求。现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率，以及如何组合这些向量。 几种结构 全卷积网络FCN ...
原文：从FCN到DeepLab
图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割，从FCN把深度学习引入这个任务，一个通用的框架事：前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map，后端使用CRF条件随机场 MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出，最后得到一个精细的分割图。 前端 为什么需要FCN 分类网络通常会在最后连接几层全连接层，它会将原来二维的矩阵 图片 压缩成一维的，从而丢失了空间信 ...
2018-01-11 10:52 0 5932 推荐指数：
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