原文:論文筆記《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》

一 Abstract 提出了一種end to end的做semantic segmentation的方法,也就是FCN,是我個人覺得非常厲害的一個方法。 二 亮點 提出了全卷積網絡的概念,將Alexnet這種的最后的全連接層轉換為卷積層,好處就是可以輸入任意的scale。 只不過在輸出的scale不同的時候,feature map的大小也不同,因為這里的目的是最piexl的語義分割,所以其實不重要 ...

2016-07-26 21:35 0 9621 推薦指數:

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論文學習:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

發表於2015年這篇《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在圖像語義分割領域舉足輕重。 1 CNN 與 FCN 通常CNN網絡在卷積層之后會接上若干個全連接層, 將卷積層產生的特征圖(feature map)映射成一個 ...

Thu Jan 11 02:53:00 CST 2018 0 964
論文筆記之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

論文筆記之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015 CUHK   本文利用 FCN 來做跟蹤問題,但開篇就提到並非將其看做是一個 黑匣子,只是用來提取特征,而是在大量的圖像和 ImageNet 分類任務上關 ...

Tue Jul 05 03:54:00 CST 2016 2 1887
 
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