原文:論文閱讀《Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function》

論文閱讀筆記 Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function Introduction 本文最重要的是提出一個判別損失函數,其鼓勵網絡將每個像素映射到特征空間中的點,使得屬於同一實例的像素靠近在一起,而不同的實例以大幅度分離 文章中多次強調 。利用現有的網絡並結合判別損失函數實現語義實例分割是和其他模型 依賴於o ...

2018-06-12 16:46 0 797 推薦指數:

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論文閱讀|YOLACT: Real-time Instance Segmentation

概要 達到實時的實例分割模型:29.8mAP,33fps,單GPU。將實例分割分為兩個子任務:(1)生成一組針對全圖的原型mask(2)預測每一個實例的mask系數,然后線性組合原型和mask系數。 ...

Mon Nov 18 05:20:00 CST 2019 0 573
實例分割初探,Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation論文解讀

清華大學與微軟研究院合作,提出了一種新的架構 FCIS,是首個用於圖像實例分割任務的全卷積、端到端的解決方案,該架構在 COCO 2016 圖像分割競賽中獲得了第一名。論文現被 CVPR 2017 作為 spotlight paper 接收,代碼也已開源:https://github.com ...

Mon Apr 23 04:08:00 CST 2018 0 2398
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation論文閱讀筆記

如何將知識分離出來? 作者在論文中argue到,CNN在設計的過程中有一個固有的無效性,因為他們會將color,shape和紋理信息一起處理(感覺可以找個時間介紹一些,圖像中的color,shape或者texture信息對於圖像的特征提取有哪些幫助作用)。但是實際上這些不同的信息,比如color ...

Sun Mar 29 00:26:00 CST 2020 0 1493
 
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