SPG-Net: Segmentation Prediction and Guidance Network for Image Inpainting pytorch 引言 利用语义分割获取空洞的边缘信息,进而指导修复其一 (挖个坑)deeplab系列 存在的问题:现有的基于生成模型的方法并没有利用分割信息来约束目标形状,导致边界模糊. 解决方法:提出引入语义分割信息,以消除类间的差异和类内的差异.将修复过程将图像修复过程分为分割预测segmentation prediction (SP-Net)…

基于三端卷积网络的在线视频目标分割 针对半监督视频目标分割任务,作者采取了和MaskTrace类似的思路,以optical flow为主. 本文亮点在于: 1. 使用共享backbone,三输出的自编码器. 2. 对一些视频中确定性像素建模,分割前后景. 3. 对被遮挡又重新出现的物体使用前后景GMMs损失建模识别,增加正确率. 摘要 半监督的在线视频目标分割任务就是给定第一帧的Mask,然后分割后续的帧.我们可以使用optical flow向量传递前面帧的分割效果到后续帧,但是这样会产生错误.…

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_EGNet_Edge_Guidance_Network_for_Salient_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 当前方法的问题 全卷积网络解决了像素标记问题,出现了几种用于显着物体检测的端到端深度架构. 输出显着性图的基本单位从图像区域开始变成每个像素. 一方面,由于每个像素都有其显着性值,结果突出显示了细节. 但是,它忽略了对…

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…

引言 语义分割得到边缘信息指导修复其三 存在问题:现在的图像修复方法主要的通过周围像素来修复,当修复区域与前景区域(显著物体)有交叠时,由于修复区域缺失前景与背景的时间内容导致修复结果不理想. 提出方法:a foreground-aware image inpainting system,可明确区分结构推断和内容修复.模型首先预测前景轮廓,然后根据预测发前景轮廓进行区域修复. 论文来源:CVPR 2019 相关论文: <Image inpainting for irregular holes u…

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 channel attention 来挑选出最具有识别力的特征 3.迁移学习来解决数据稀缺的问题,用了不同分辨率训练好的数据 目标数据集: landsat-8 和 ISPRS Vaihingen Challenge Dataset 语义分割现代技术: 1.global context(全局上下文信息):如…

Decoders Matter for Semantic Segmentation:Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation https://www.yuque.com/lart/papers 动机 语义分割领域最常用的编解码方案中, 上采样是一个重要的环节, 用来恢复分辨率. 常用的是, 双线性插值和卷积的配合. 相较于具有一定的棋盘效应的转置卷积, 双线性插值简单快捷, 而且配合后续卷积, 也可以实现和转置卷积类…

Dense prediction  fully convolutional network for sementic segmentation 先用feature extractor 提特征,然后再使用加入upsample层,得到dense prediction. 这里的‘deconvolution’其实不是真正的反卷积. 作者给出了几种方案, 实际中使用‘transposed convolution’(在matconvnet 中就叫convtranspose),转置卷积只是恢复了其形状,并未对…

目录 FCN Abstract Introduction Related Work FCN Adapting classifiers for dense prediction Shift-and-stitch is filter rarefaction a trous algorithm Upsampling is backwards strided convolution patchwise trainig is loss sampling Segmentation Architecture…

In this post, I review the literature on semantic segmentation. Most research on semantic segmentation use natural/real world image datasets. Although the results are not directly applicable to medical images, I review these papers because research o…