作者认为语义分割的两个挑战是分类和定位，而这两个挑战又是比较对立的。对于分类问题，模型需要有变形和旋转不变形，而对于定位问题，模型有需要对变形敏感。

提出的GCN遵循两个主要原则：

1、对定位问题，模型需要全卷积来获得定位信息，不能有全连接或是全局池化层。

2、对分类问题，需要有大的卷积核来连接特征图和每个像素的分类器

此外还添加了边界精细块（boundary refinement block）来代替传统的CRF后处理

全局卷积时没有用非线性激活函数，只有卷积层

1*k+k*1的效果比 k*k 和多个小卷积叠加效果好

GCN主要提升了对象内部的正确率，对边界范围的影响不大

模型结构如图：

Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network（GCN全局卷积网络）的更多相关文章

  1. Semantic Segmentation on Remotely Sensed Images Using an Enhanced Global Convolutional Network with Channel Attention and Domain Specific Transfer Learning

    创新点: 1.在GCN(global convolutional network)基础上,把他的backbone替换成更多层的,使其适应中分辨率影像,resnet50,101,152 2.利用 cha ...

  2. Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation（语义分割DFN，区别特征网络）

    1.介绍 语义分割通常有两个问题:类内不一致性(同一物体分成两类)和类间不确定性(不同物体分成同一类).本文从宏观角度,认为语义分割不是标记像素而是标记一个整体,提出了两个结构解决这两个问题,平滑网络 ...

  3. 【Semantic segmentation】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文解析

    目录 0. 论文链接 1. 概述 2. Adapting classifiers for dense prediction 3. upsampling 3.1 Shift-and-stitch 3.2 ...

  4. 【Semantic Segmentation】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 论文解析(转)

    目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言   今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一 ...

  5. 【语义分割】large kernel matters中GCN模块的pytorch实现

    GCN模块的实现比较简单,在giuhub上看到两种实现,轻微不同 实现一:https://github.com/ycszen/pytorch-segmentation/blob/master/gcn. ...

  6. Review of Semantic Segmentation with Deep Learning

    In this post, I review the literature on semantic segmentation. Most research on semantic segmentati ...

  7. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文

    Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文 Abstract   Convolutional networks are powe ...

  8. [Papers] Semantic Segmentation Papers(1)

    目录 FCN Abstract Introduction Related Work FCN Adapting classifiers for dense prediction Shift-and-st ...

  9. 论文笔记：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation

    A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 2018-02-22  10:38:12   1. Intr ...

随机推荐

  1. java之struts2之ServletAPI

    在之前的学习中struts2已经可以处理大部分问题了.但是如果要将用户登录数据存入session中,可以有两种方式开存入ServletAPI. 一种解耦合方式,一种耦合方式. 1. 解耦合方式 解耦合 ...

  2. 试用一款网荐的 iOS 快速布局UI库

      NerdyUI github: https://github.com/nerdycat/NerdyUI Cupcake (Swift 版本) github: https://github.com/ ...

  3. Android笔记（四十二） Android中的数据存储——SQLite（四）update

    update方法的四个参数: update()方法参数 对应的sql部分 描述 table update table_name 更新的表名 values set column=xxx ContentV ...

  4. python之文件的相关操作

    一..文件操作的函数 open("文件名(路径)" ,mode = "模式" , encoding="字符集") 注:文件路径: (1)绝对 ...

  5. 【CMDB】获取服务器数据

    一.通过agent的方式 原理:服务器定制执行py文件通过subprocess模块采集数据发送给数据收集的机器 数据收集的机器:192.168.11.62 服务器:192.168.11.169 数据收 ...

  6. table标签修改tr,td标签的行距

    修改tr标签的行距,tbale标签的td标签间距 看如下Css文件的代码,其都没有table的tr行距产生效果 tr{ margin-top: 10px; padding: 10px; } td{ m ...

  7. [ipsec][strongswan] strongswan源码分析--(一)SA整体分析

    strongswan SA分析(一) 1 概念 下面主要介绍两个本文将要阐述的核心概念.他们是SA和SP.注意,这不是一篇不需要背景知识的文章.作者认为你适合阅读接下来内容的的前提是,你已经具备了一下 ...

  8. word标题和序号列表的使用

  9. 剑指Offer（三十六）：两个链表的第一个公共结点

    剑指Offer(三十六):两个链表的第一个公共结点 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.ne ...

  10. 配置比较完善的日志 logger 的使用

    1.配置文件 log_conf.conf ################################################ ###########propagate 是否继承父类的lo ...