语义分割（semantic segmentation）——U-Net
一、定义 语义图像分割的目标是标记图像每个像素的类别。因为我们需要预测图像中的每个像素,所以此任务通常被称为密集预测。 二、参考资料 论文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三、网络结构 ...
原文：深度学习笔记（二十三）Semantic Segmentation(FCN/U-Net/PSPNet/SegNet/U-Net++/ICNet/DFANet/Fast-SCNN)
借助一张 COCO 数据集中的图片来展示下分类 检测 语义分割 实例分割的区别。 语义分割的本质是图片信息的编解码 encoder decoder 过程： 当时这个结构提出的主要作用并不是分割，而是压缩图像和去噪声。输入是一幅图，经过下采样的编码，得到一串比原先图像更小的特征，相当于压缩，然后再经过一个解码，理想状况就是能还原到原来的图像。这样的话我们存一幅图的时候就只需要存一个特征和一个解码器 ...
2020-04-30 15:44 0 1315 推荐指数：
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