Decoders Matter for Semantic Segmentation:Data Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation : : Paper：https: arxiv.org pdf . .pdf Code unofficial PyTorch Implementation ：https: github.com L ...
2019-04-24 16:58 0 582 推薦指數：
概要 最近的語義分割方法都在探索encoder-decoder結構。一般這種結構中的encoder產生較小分辨率的feature map，然后最后的decoder通過雙線性上采樣來得到像素級的預測。作者認為這種方法太簡單粗暴是次優的，所以提出了一種新的上采樣方法：Dupsampling，這種 ...
圖森和CMU的合作工作。 論文鏈接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
論文網址： https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度學習進行目標檢測。 摘要 可以將ImageNet上的進全圖像分類而訓練好的大型卷積神經網絡用到PASCAL的目標檢測中？ 答案是肯定的，並且結果是簡單的，可擴展的，相對於可變部件模型（DPM ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 圖像語義分割在單個圖像塊級別通常表現得比較模糊，文章提出了一種基於tansformer的語義分割模型，可以在網絡傳播過程中建模全局上下文信息。其網絡結構是在ViT模型的基礎上進行擴展，以適應語義分割任務 ...
一、Abstract 提出了一種end-to-end的做semantic segmentation的方法，也就是FCN，是我個人覺得非常厲害的一個方法。 二、亮點 1、提出了全卷積網絡的概念，將Alexnet這種的最后的全連接層轉換為卷積層，好處就是可以輸入任意 ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一種基於transformer的語義分割網絡，不同於ViT模型，SegFormer使用一種分層特征表示的方法，每個transformer層的輸出特征尺寸逐層遞減，通過這種方式捕獲不同尺度的特征信息 ...
Semantic Segmentation using Adversarial Networks 2018-04-27 09:36:48 Abstract： 對於產生式圖像建模來說，對抗訓練已經取得了很好的效果。本文中，我們提出了一種對抗訓練的方法來訓練語義分割模型。其實這里就是加了一個 ...
paper: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇語義分割工作，結合每一類的類別語義信息給每個像素加權，再和原始的pixel ...
