Abstract 基本任務:大規模點雲上的語義分割 一方面,為了減少鄰近點的歧義,通過充分利用雙邊結構中的幾何和語義特征來增加它們的局部上下文。 另一方面,全面地從多個分辨率中提取點的 ...
paper鏈接:https: arxiv.org pdf . .pdf code鏈接:https: github.com YangZhang AdaptationSeg 摘要: 在過去的 年里面,卷積神經網絡在語義分割領域大獲全勝,語義分割是許多其他應用的核心任務之一,這其中包括無人駕駛 增強現實。然而,訓練一個卷積神經網絡需要大量的數據,而對於這些數據的收集和標注是極其困難的。計算機圖形學領域的 ...
2019-01-23 13:18 0 725 推薦指數:
Abstract 基本任務:大規模點雲上的語義分割 一方面,為了減少鄰近點的歧義,通過充分利用雙邊結構中的幾何和語義特征來增加它們的局部上下文。 另一方面,全面地從多個分辨率中提取點的 ...
目錄 問題 方法 使用自步學習的自監督訓練 類別平衡自監督訓練 自步學習過程設計 空間先驗 問題 主要解決的問題 ...
論文閱讀筆記《Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function》 1、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 ...
論文閱讀--Residual Conv-Deconv Grid Network for Semantic Segmentation (別吐槽水印, arxiv上就長這樣) 原文鏈接:https://arxiv.org/pdf/1707.07958.pdf 論文簡介: 本文提出了一個新 ...
Parameter Transfer for Deep Domain Adaptation CV ...
先分享一篇比較好的論文講解:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247484611&idx=1&sn=273851087cc6ea2cf92fdb7e3658f8b5&chksm ...
14年9月份掛出來的文章,基本思想就是用對抗訓練的方法來學習domain invariant的特征表示。方法也很只管,在網絡的某一層特征之后接一個判別網絡,負責預測特征所屬的domain,而后特征提取器和判別器在域分類loss上對抗,同時特征提取器和lable分類器(也就是原任務中的分類器)共同 ...
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 ...