论文阅读笔记十三：The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation（FC-DenseNets)(CVPR2016)

论文阅读笔记十七：ReﬁneNet: Multi-Path Reﬁnement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation（CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.…

论文阅读笔记十三：The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation（FC-DenseNets)(CVPR2016)

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1611.09326.pdf tensorflow代码:https://github.com/HasnainRaz/FC-DenseNet-TensorFlow 实验代码:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-FC-DenseNet.git 摘要经典的分割结构大致由以下部分构成:(1)用于提取粗略特征的下采样过程.(2)可训练的上采样通道,用于将模型的输出至输入图片大小的分辨率.(3…

论文阅读笔记二十：LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efﬁcient Semantic Segmentation(CVPR2017)

源文网址:https://arxiv.org/abs/1707.03718 tensorflow代码:https://github.com/luofan18/linknet-tensorflow 基于Linknet的分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-LinkNet 摘要像素级分割不仅准确率上有要求,同时需要应用的实际中实时的应用中.虽然精度上较高,但参数与操作上的数量都是十分巨大的.本文提出的网络结构参数并未增加.只使用了…

【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 decreasing subsampling 3.3 Deconvolution(backwards strided convolution) 4. Segmentation Architecture 5. Metric @ 0. 论文链接 FCN(https://arxiv.org/abs/14…

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…

论文阅读笔记六十二:RePr: Improved Training of Convolutional Filters(CVPR2019)

论文原址:https://arxiv.org/abs/1811.07275 摘要一个训练好的网络模型由于其模型捕捉的特征中存在大量的重叠,可以在不过多的降低其性能的条件下进行压缩剪枝.一些skip/Dense网络结构一定程度上减弱了重叠的现象,但这种做法引入了大量的计算及内存.本文从更改训练方式的角度来解决上述问题.本文发现,通过对模型进行临时裁剪,并对一定的filter进行恢复,重复操作,可以减少特征中的重叠效应,同时提高了模型的泛化能力.本文证明当前的压缩标准在语义上并不是最优的,本文引入…

论文笔记（4）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…

论文笔记《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》

一.Abstract 提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法,也就是FCN,是我个人觉得非常厉害的一个方法. 二.亮点 1.提出了全卷积网络的概念,将Alexnet这种的最后的全连接层转换为卷积层,好处就是可以输入任意的scale. 只不过在输出的scale不同的时候,feature map的大小也不同,因为这里的目的是最piexl的语义分割,所以其实不重要. 在Alexnet基础上, 最后的channel=4096的feature map经过一个1x…

论文学习：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

发表于2015年这篇<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割领域举足轻重. 1 CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量.以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的…

论文阅读笔记十四：Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation（CVPR2015）

论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.04924 摘要该文提出了基于混合标签的半监督分割网络.与当前基于区域分类的单任务的分割方法不同,Decoupled 网络将分割与分类任务分离,并为每个任务单独学习一个分离的网络.分类网络识别与图片相关的标签,然后在每个识别的标签中进行二进制的分割.Decoupled网络可以基于图像级别标签学习分类网络,基于像素级别标签学习分割网络.该网络通过桥链接层获得类别明确的激活maps来减少分割的搜索空间.该文在少量训练数据的条件下仍优于…

Learn to See in the Dark（论文阅读笔记）

最近做项目看了一篇论文<Learn to See in the Dark>下面是一些论文笔记概括: 这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络,通过控制变量法来对比不同的去噪,增加信噪比(SNR)的方案,最终找到一个很好的解决方案.下面是详细介绍: 图片噪声影响: 由于图片拍摄的一些参数的设置不同,图片总是会出现一些噪声,或者的模糊等现象.高ISO可以提亮,但也会放大噪声.直接缩放或者拉伸直方图来降噪,也有一定效果,但并不能弥补光子不足的缺陷,如果增加曝光时间可以补充光子不足…

论文阅读笔记（一）FCN

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络摘要卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进…

论文阅读笔记六十:Squeeze-and-Excitation Networks(SENet CVPR2017)

论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要卷积网络的关键构件是卷积操作,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN…

论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…

论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

[置顶] 人工智能（深度学习）加速芯片论文阅读笔记（已添加ISSCC17，FPGA17...ISCA17...）

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

Nature/Science 论文阅读笔记

Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical anal…

论文阅读笔记（二十一）【CVPR2017】：Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-Identiﬁcation

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…