原文:論文閱讀:U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection

U Net: Going Deeper with Nested U Structure for Salient Object Detection 當前方法的問題 使用VGG ResNet等為圖像分類任務設計的網絡提取深層特征,但是,這些骨干網絡最初是為圖像分類任務設計的,它們提取的特征是代表語義意義的,而不是對顯著性檢測是必不可少的局部細節和全局對比度信息。並且這些網絡都需要在ImageNet數據 ...

2020-10-21 16:56 0 1289 推薦指數:

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【CV論文閱讀Going deeper with convolutions(GoogLeNet)

目的: 提升深度神經網絡的性能。 一般方法帶來的問題: 增加網絡的深度與寬度。 帶來兩個問題: (1)參數增加,數據不足的情況容易導致過擬合 (2)計算資源要求高,而且在訓練過程中會 ...

Tue Aug 02 04:17:00 CST 2016 0 3640
論文閱讀:Deeply Supervised Salient Object Detection with Short Connections

論文地址:https://arxiv.org/pdf/1611.04849v4.pdf 當前方法的問題   整體嵌套邊緣檢測模型(HED)明確地處理了尺度空間問題,在邊緣檢測方面比一般FCN模型有了很大的改進。然而,在HED模型中,具有深度監控的跳層結構並不能顯著提高顯著性檢測的性能 ...

Sat Mar 14 00:18:00 CST 2020 0 1222
論文閱讀筆記(二)U-Net

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net:用於生物醫學圖像分割的卷積網絡 摘要   要想成功地訓練一個深度網絡需要大量的數以千計的有標記的樣本,這已經成為了業內共識。在本文中,我們提出了一種 ...

Tue Apr 09 22:51:00 CST 2019 0 3040
LibTorch實戰六:U2-Net理論詳解<一>

原文《U 2 -Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》 目錄: 一、綜述 二、EnCode編碼器 三、DeCode解碼器 四、特征圖融合與目標函數 五、補充-空洞卷積 ...

Fri Jun 04 01:57:00 CST 2021 0 311
U2-Net網絡學習筆記(記錄)

論文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 該設計有以下兩點優勢:(1)它能夠捕捉更多的上下文信息,因為提出了RSU(ReSidual U-blocks)結構,融合了不同尺度的感受野的特征;(2)它增加了整個架構的深度但並沒有顯著增加 ...

Mon Jun 28 23:30:00 CST 2021 0 235
 
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