計算機視覺 - 語義分割（二）
引言 已經有很多U-Net-Like的神經網絡被提出。 U-Net適用於醫學圖像分割、自然圖像生成。 在醫學圖像分割表現好： 因為利用了底層的特征（同分辨率級聯）改善上采樣的信息不足。 醫學圖像數據一般較少，底層的特征其實很重要。 不只是醫學圖像，對於二分類的語義 ...
原文：『計算機視覺』語義分割網絡入門
推薦一個語義分割專欄，作者對本領域的很多論文都進行了整理：語義分割刷怪進階 而截止目前，CNN已經在圖像分類分方面取得了巨大的成就，涌現出如VGG和Resnet等網絡結構，並在ImageNet中取得了好成績。CNN的強大之處在於它的多層結構能自動學習特征，並且可以學習到多個層次的特征： 較淺的卷積層感知域較小，學習到一些局部區域的特征 較深的卷積層具有較大的感知域，能夠學習到更加抽象一些的特征。 ...
2017-10-30 15:43 0 10042 推薦指數：
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