Semantic Segmentation using Adversarial Networks : : Abstract： 对于产生式图像建模来说，对抗训练已经取得了很好的效果。本文中，我们提出了一种对抗训练的方法来训练语义分割模型。其实这里就是加了一个对抗loss，即：用一个 CNN 来判断给定的图是分割的结果呢 还是 GT 本文方法的动机是：it can detect and correct ...
2018-04-27 09:53 0 1174 推荐指数：
一、Abstract 提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法，也就是FCN，是我个人觉得非常厉害的一个方法。 二、亮点 1、提出了全卷积网络的概念，将Alexnet这种的最后的全连接层转换为卷积层，好处就是可以输入任意 ...
图森和CMU的合作工作。 论文链接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 图像语义分割在单个图像块级别通常表现得比较模糊，文章提出了一种基于tansformer的语义分割模型，可以在网络传播过程中建模全局上下文信息。其网络结构是在ViT模型的基础上进行扩展，以适应语义分割任务 ...
Code Address：https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念（greyscale to color, image to semantic labels, edge-map ...
Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 摘要：本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像 ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一种基于transformer的语义分割网络，不同于ViT模型，SegFormer使用一种分层特征表示的方法，每个transformer层的输出特征尺寸逐层递减，通过这种方式捕获不同尺度的特征信息 ...
paper: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇语义分割工作，结合每一类的类别语义信息给每个像素加权，再和原始的pixel ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言：本文将产生式对抗网络（GAN）拓展到半监督学习，通过强制判别器来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D，输入 ...
