pascalcontext-fcn全卷積網絡結構理解
一、說明 fcn的開源代碼：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 論文地址：fully convolutional networks for semantic segmentation 其中，pascalcontext-fcn ...
原文：FCN的理解
FCN特點 .卷積化 即是將普通的分類網絡丟棄全連接層，換上對應的卷積層即可 .上采樣 方法是雙線性上采樣差 此處的上采樣即是反卷積 .因為如果將全卷積之后的結果直接上采樣得到的結果是很粗糙的， 所以作者將不同池化層的結果進行上采樣之后來優化輸出 .跳躍結構： 現在我們有 尺寸的heatMap， 尺寸的featureMap和 尺寸的featureMap， 尺寸的heatMap進行upsampli ...
2018-12-21 18:11 0 3125 推薦指數：
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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 ...
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 1 問題描述 本文是將CNN應用到語義分割任務並得到顯著結果的開山之作。以往的用於語義分割的CNN，是對候選區域進行特征提取，不能達到像素級別的精度。本文設計了FCN ...
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轉載自：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038v1.pdf 背景 ...
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全卷積網絡FCN
全卷積網絡FCN fcn是深度學習用於圖像分割的鼻祖.后續的很多網絡結構都是在此基礎上演進而來. 圖像分割即像素級別的分類. 語義分割的基本框架: 前端fcn(以及在此基礎上的segnet,deconvnet,deeplab等) + 后端crf/mrf FCN是分割網絡的鼻祖,后面 ...