U Net: Going Deeper with Nested U Structure for Salient Object Detection 当前方法的问题 使用VGG ResNet等为图像分类任务设计的网络提取深层特征，但是，这些骨干网络最初是为图像分类任务设计的，它们提取的特征是代表语义意义的，而不是对显著性检测是必不可少的局部细节和全局对比度信息。并且这些网络都需要在ImageNet数据 ...
2020-10-21 16:56 0 1289 推荐指数：
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 ...
目的： 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题： 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题： （1）参数增加，数据不足的情况容易导致过拟合 （2）计算资源要求高，而且在训练过程中会 ...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.04849v4.pdf 当前方法的问题 整体嵌套边缘检测模型（HED）明确地处理了尺度空间问题，在边缘检测方面比一般FCN模型有了很大的改进。然而，在HED模型中，具有深度监控的跳层结构并不能显著提高显著性检测的性能 ...
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_EGNet_Edge_Guidance_Network_for_Salient_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 当前方法的问题 ...
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 摘要 要想成功地训练一个深度网络需要大量的数以千计的有标记的样本，这已经成为了业内共识。在本文中，我们提出了一种 ...
of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发 ...
原文《U 2 -Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》 目录： 一、综述 二、EnCode编码器 三、DeCode解码器 四、特征图融合与目标函数 五、补充-空洞卷积 ...
论文地址：http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 该设计有以下两点优势：（1）它能够捕捉更多的上下文信息，因为提出了RSU(ReSidual U-blocks)结构，融合了不同尺度的感受野的特征；（2）它增加了整个架构的深度但并没有显著增加 ...
