問題描述 該論文針對醫學圖像的兩個關鍵問題：醫學圖像域內結構邊界的模糊性和在沒有專業領域知識的情況下分割區域的不確定性。當前的提高邊界精度的方法依賴於后處理 如CRF ，結果會受手工參數的影響，提出了結構邊界保持的分割框架。 論文的主要貢獻在於： 提出了一種最適合目標區域的邊界關鍵點選擇算法。被選取的關鍵點通過帶有邊界關鍵點映射生成器的BPB進行編碼，它允許分割模型進一步利用結構邊 界信息，預測 ...
2020-08-07 11:01 1 857 推薦指數：
原文鏈接傳送門 掃碼關注下方公眾號："Python編程與深度學習"，領取配套學習資源，並有不定時深度學習相關文章及代碼分享。 今天分享一篇發表在CVPR2020上的關於醫學圖像處理的論文：Structure Boundary Preserving Segmentation ...
1 問題描述 本文提出了一種模型無關的后處理方案，即用內部像素的預測代替原來不可靠的邊界像素預測，以提高由任何現有分割模型生成的分割結果的邊界質量。該方法僅對輸入圖像進行兩步處理：(i)定位邊界像素 ...
結束了所有課程，繼續更新博客，爭取做到自我監督，更新論文筆記。 1 問題描述 在語義分割任務中， 識別上下文關系將有助於場景理解，同一類別之間的相關性(類內上下文)和不同類別之間的差異性(類間上下文)使特征表示具有更強的魯棒性，減少了可能類別的搜索空間。當前方法如金字塔（如圖b）、注意力 ...
論文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要 該文重新窺探空洞卷積的神秘，在語義分割領域，空洞卷積是調整卷積核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具。該文應用 ...
前面介紹了兩個文本檢測的網絡，分別為RRCNN和CTPN，接下來鄙人會介紹語義分割的一些經典網絡，同樣也是論文+代碼實現的過程，這里記錄一下自己學到的東西，首先從論文下手吧。 英文論文原文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的論文忘記介紹 ...
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方實現： https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 實驗代碼：https ...
論文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Qin_BASNet_Boundary-Aware_Salient_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf 當前方法的問題 基於FCN ...
