问题描述 该论文针对医学图像的两个关键问题：医学图像域内结构边界的模糊性和在没有专业领域知识的情况下分割区域的不确定性。当前的提高边界精度的方法依赖于后处理 如CRF ，结果会受手工参数的影响，提出了结构边界保持的分割框架。 论文的主要贡献在于： 提出了一种最适合目标区域的边界关键点选择算法。被选取的关键点通过带有边界关键点映射生成器的BPB进行编码，它允许分割模型进一步利用结构边 界信息，预测 ...
2020-08-07 11:01 1 857 推荐指数：
原文链接传送门 扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 今天分享一篇发表在CVPR2020上的关于医学图像处理的论文：Structure Boundary Preserving Segmentation ...
1 问题描述 本文提出了一种模型无关的后处理方案，即用内部像素的预测代替原来不可靠的边界像素预测，以提高由任何现有分割模型生成的分割结果的边界质量。该方法仅对输入图像进行两步处理：(i)定位边界像素 ...
结束了所有课程，继续更新博客，争取做到自我监督，更新论文笔记。 1 问题描述 在语义分割任务中， 识别上下文关系将有助于场景理解，同一类别之间的相关性(类内上下文)和不同类别之间的差异性(类间上下文)使特征表示具有更强的鲁棒性，减少了可能类别的搜索空间。当前方法如金字塔（如图b）、注意力 ...
论文链接：https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要 该文重新窥探空洞卷积的神秘，在语义分割领域，空洞卷积是调整卷积核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具。该文应用 ...
前面介绍了两个文本检测的网络，分别为RRCNN和CTPN，接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络，同样也是论文+代码实现的过程，这里记录一下自己学到的东西，首先从论文下手吧。 英文论文原文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍 ...
论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方实现： https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 实验代码：https ...
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Qin_BASNet_Boundary-Aware_Salient_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf 当前方法的问题 基于FCN ...
