語義分割（semantic segmentation）——U-Net
一、定義 語義圖像分割的目標是標記圖像每個像素的類別。因為我們需要預測圖像中的每個像素,所以此任務通常被稱為密集預測。 二、參考資料 論文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三、網絡結構 ...
原文：深度學習筆記（二十三）Semantic Segmentation(FCN/U-Net/PSPNet/SegNet/U-Net++/ICNet/DFANet/Fast-SCNN)
借助一張 COCO 數據集中的圖片來展示下分類 檢測 語義分割 實例分割的區別。 語義分割的本質是圖片信息的編解碼 encoder decoder 過程： 當時這個結構提出的主要作用並不是分割，而是壓縮圖像和去噪聲。輸入是一幅圖，經過下采樣的編碼，得到一串比原先圖像更小的特征，相當於壓縮，然后再經過一個解碼，理想狀況就是能還原到原來的圖像。這樣的話我們存一幅圖的時候就只需要存一個特征和一個解碼器 ...
2020-04-30 15:44 0 1315 推薦指數：
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