作者认为语义分割的两个挑战是分类和定位，而这两个挑战又是比较对立的。对于分类问题，模型需要有变形和旋转不变形，而对于定位问题，模型有需要对变形敏感。 提出的GCN遵循两个主要原则： 对定位问题，模型需要全卷积来获得定位信息，不能有全连接或是全局池化层。 对分类问题，需要有大的卷积核来连接特征图和每个像素的分类器 此外还添加了边界精细块 boundary refinement block 来代替传统 ...
2019-05-05 20:51 0 616 推荐指数：
FCN 全卷积网络 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 今天实验室停电，无聊把原来的一个分享PPT发上来 语义分割 语义分割是计算机视觉中的基本任务，也是计算机视觉的热点，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义 ...
GCN模块的实现比较简单，在giuhub上看到两种实现，轻微不同 实现一：https://github.com/ycszen/pytorch-segmentation/blob/master/gcn.py class GCN(nn.Module): def __init__ ...
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network（谱域GCN）的理解和详细推导 置顶 2019年08月24日 22:39:58 yyl424525 阅读数 1218更多 分类专栏： 深度 ...
1. 为什么会出现图卷积神经网络？ 普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络 ...
从CNN到GCN的联系与区别： https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵： https://www.zhihu.com/question/54504471/answer ...
TCN基本结构 时域卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）由Shaojie Bai et al.在2018年提出的，可以用于时序数据处理，详细内容请看论文。 1.因果卷积（Causal Convolution） 因果卷积如上图所示。对于上一层t ...
@ 目录 0. 论文链接 1. 概述 2. Adapting classifiers for dense prediction 3. upsampling ...
这篇文章的主要贡献点在于： 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-leve ...
