题目:Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation 作者:Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong, Bohyung Han 年份:2015 会议:ICCV 说面: Segmantic Segmentation(语义分割) 简单来说就是对图像的每个像素都做分类.输入左边的图片会得到右边分割后后图片. 2.解决的问题 之前使用FCN(注:FCN是2015年发表的论文第一次将卷积神经网络用于语义分割,实现了端到端的语…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1505.04366 tensorflow代码:https://github.com/fabianbormann/Tensorflow-DeconvNet-Segmentation 基于DenconvNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-DeconvNet 摘要 通过学习一个反卷积网络来实现分割算法, 本文卷积部分基于改进的VGG-16,反卷积网络部分由反卷积层和…

深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM, DBN等),autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, saturating autoencoder等). 只包含decoder部分:比如sparse coding, 和今天要讲的de…

A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 2018-02-22  10:38:12   1. Introduction: 语义分割是计算机视觉当中非常重要的一个课题,其广泛的应用于各种类型的数据,如:2D image,video,and even 3D or volumetric data. 最近基于 deep learning 的方法,取得了非常巨大的进展,在语义分割上也是遥遥领先于传统算法. 本…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

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,平滑网络和边界网络(Smooth Network and Border Network).平滑网络用的是通道注意力块(Channel Attention Block),来解决类内不一致性.边界网络集成了语义边界损失. 2.相关工作 Encoder-Decoder:主要考虑如何恢复由于池化造成的空间信息损失,…

这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型: 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-level训练中的ground truth: 3.当我们用少量的pixel-level annotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监督学习时,其训练效果可和全部使用pixel-level annotations差不多: 4.利用额外的强弱标签可以进一步提高效果. 这是用image-level lab…

旷世18年的CVPR,论文链接:https://arxiv.org/abs/1804.09337 Motivation:针对分割中的“类内不一致”和“类间一致性”的两大问题,设计了结合Smooth net和Border net的DFN网络来解决这一问题: Pipeline: 一.设计Smooth net来解决类内不一致问题: 析:低层特征具有更加精确的空间信息,但语义信息贫乏:高层特征具有更加精确的语义信息,但空间信息很粗糙:因此需要想办法来结合低层特征精确的空间信息和高层特征精确的语义信息:…

Abstract Bayesian networks are a powerful probabilistic representation, and their use for classification has received considerable attention. However, they tend to perform poorly when learned in the standard way. This is attributable to a mismatch be…

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深…