原文:论文阅读《Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function》

论文阅读笔记 Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function Introduction 本文最重要的是提出一个判别损失函数,其鼓励网络将每个像素映射到特征空间中的点,使得属于同一实例的像素靠近在一起,而不同的实例以大幅度分离 文章中多次强调 。利用现有的网络并结合判别损失函数实现语义实例分割是和其他模型 依赖于o ...

2018-06-12 16:46 0 797 推荐指数:

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论文阅读|YOLACT: Real-time Instance Segmentation

概要 达到实时的实例分割模型:29.8mAP,33fps,单GPU。将实例分割分为两个子任务:(1)生成一组针对全图的原型mask(2)预测每一个实例的mask系数,然后线性组合原型和mask系数。 ...

Mon Nov 18 05:20:00 CST 2019 0 573
实例分割初探,Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation论文解读

清华大学与微软研究院合作,提出了一种新的架构 FCIS,是首个用于图像实例分割任务的全卷积、端到端的解决方案,该架构在 COCO 2016 图像分割竞赛中获得了第一名。论文现被 CVPR 2017 作为 spotlight paper 接收,代码也已开源:https://github.com ...

Mon Apr 23 04:08:00 CST 2018 0 2398
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation论文阅读笔记

如何将知识分离出来? 作者在论文中argue到,CNN在设计的过程中有一个固有的无效性,因为他们会将color,shape和纹理信息一起处理(感觉可以找个时间介绍一些,图像中的color,shape或者texture信息对于图像的特征提取有哪些帮助作用)。但是实际上这些不同的信息,比如color ...

Sun Mar 29 00:26:00 CST 2020 0 1493
 
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