Transformer in Computer Vision 2020-12-03 19:18:25 Survey 1: A Survey on Visual Transformer, Kai Han, et al. [Paper] Survey 2: Transformers ...

图像分割作为计算机视觉的一个方向，广泛应用在各个领域，记录一下学习的过程，以及各个网络的优缺点，不同的地方等。 最流行的方法是FCN，整个分割的流程大致可以看做如下： FCN顾名思义，全卷机网络，就是把fc层都换做1x1的卷积层，channel等价于fc层的输出个数。 FCN的架构为编码器 ...

作业内容： 1：文字回答：总结对于编码器解码器框架以及反池化操作的理解 编码器解码器框架：编码器结构：编码器部分主要由普通卷积层和下采样层将特征图尺寸缩小，使其成为更低维的表征。目的是尽可能多的提取低级特征和高级特征，从而利用提取到的空间信息和全局信息精确分割。 解码器结构：解码器部分主要 ...

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 语义分割具有非常广泛的应用，从场景理解、目标相互关系推断到自动驾驶。早期依赖于低水平视觉线索的方法 ...

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（Data Augmentation）来增加训练样本的多样性， 提高模型鲁棒性，避免过拟合。 在计算机视觉中，典型的数据增强方法有翻转（Flip），旋转（Rotat ），缩放 ...

推荐《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》 可以到这儿下载 http://www.computervisionmodels.com/ 另附读后感《Computer vision：models，learning ...

　　0、以作者的书籍开篇之语开始： 　　“The secret of getting ahead is to get started.” – Mark Twain 　　本书指导深度学 ...

1. 论文思想 factorized convolutions and aggressive regularization. 本文给出了一些网络设计的技巧。 2. 结果 用5G的计算量和25M的参数。With an ensemble of 4 models ...