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
FCN Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷积网络 将全连接层转换为卷积层，使得输入的图片大小不受限制。 输入经过一系列的 Conv Pooling 后，feature map 比原图小 FCN经过了五层 Pooling 为了实现pixel wise prediction，可以采用最近邻上采样或者shift and st ...
2018-08-25 15:54 2 861 推荐指数：
相关推荐
『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 ...
从特斯拉到计算机视觉之「图像语义分割」
作者：魏秀参 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21824299 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ...
详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割...
2020-09-24 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学 ...
『计算机视觉』棋盘效应
零、转置卷积介绍 『TensotFlow』转置卷积 TensorFlow转置卷积API详解 一、棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像 ...
计算机视觉开源项目
按类别分类 特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(当然这只是其中之一) LBP特征(一 ...
《Python计算机视觉编程》
《Python计算机视觉编程》 基本信息 作者： (美)Jan Erik Solem 译者： 朱文涛 袁勇 丛书名： 图灵程序设计丛书 出版社：人民邮电出版社 ISBN：9787115352323 上架时间：2014-6-10 出版日期：2014 年7月 开本：16开 ...
计算机视觉整理库
本文章有转载自其它博文，也有自己发现的新库添加进来的，如果发现有新的库，可以推荐我加进来 转自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/05/ ...