摘要：FCN對圖像進行像素級的分類，從而解決了語義級別的圖像分割問題。 本文分享自華為雲社區《全卷積網絡（FCN）實戰：使用FCN實現語義分割》，作者： AI浩。 FCN對圖像進行像素級的分類，從而解決了語義級別的圖像分割（semantic segmentation）問題。與經典的CNN ...

NaN 計算softmax loss時要用numeric robust 的計算方式. softmax與 loss可能要分開計算. 得到前者的計算方式可以是常規方法. 但計算后者時要注意無窮大和 ...

邏輯回歸 logistic regression 邏輯回歸是線性的二分類模型 （與線性回歸的區別：線性回歸是回歸問題，而邏輯回歸是線性回歸+激活函數sigmoid=分類問題） 模型表達式： ...

圖像語義分割，簡單而言就是給定一張圖片，對圖片上的每一個像素點分類。 圖像語義分割，從FCN把深度學習引入這個任務，一個通用的框架事：前端使用FCN全卷積網絡輸出粗糙的label map，后端使用CRF條件隨機場/MRF馬爾科夫隨機場等優化前端的輸出，最后得到一個精細的分割圖 ...

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 1 問題描述 本文是將CNN應用到語義分割任務並得到顯著結果的開山之作。以往的用於語義分割的CNN，是對候選區域進行特征提取，不能達到像素級別的精度。本文設計了FCN ...

轉載自：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038v1.pdf 背景 ...

FCN特點 1.卷積化 即是將普通的分類網絡丟棄全連接層，換上對應的卷積層即可 2.上采樣 方法是雙線性上采樣差 此處的上采樣即是反卷積 3.因為如果將全卷積之后的結果直接上采樣得到的結果是很粗糙的， 所以作者將不同池化層的結果進行上采樣之后來優化輸出 3.跳躍 ...

w=[] for i in range(14): w1=[] for j in range(14): ...