比較語義分割的幾種結構：FCN，UNET，SegNet，PSPNet和Deeplab
簡介 語義分割：給圖像的每個像素點標注類別。通常認為這個類別與鄰近像素類別有關，同時也和這個像素點歸屬的整體類別有關。利用圖像分類的網絡結構,可以利用不同層次的特征向量來滿足判定需求。現有算法的主要區別是如何提高這些向量的分辨率，以及如何組合這些向量。 幾種結構 全卷積網絡FCN ...
原文：從FCN到DeepLab
圖像語義分割，簡單而言就是給定一張圖片，對圖片上的每一個像素點分類。 圖像語義分割，從FCN把深度學習引入這個任務，一個通用的框架事：前端使用FCN全卷積網絡輸出粗糙的label map，后端使用CRF條件隨機場 MRF馬爾科夫隨機場等優化前端的輸出，最后得到一個精細的分割圖。 前端 為什么需要FCN 分類網絡通常會在最后連接幾層全連接層，它會將原來二維的矩陣 圖片 壓縮成一維的，從而丟失了空間信 ...
2018-01-11 10:52 0 5932 推薦指數：
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