转: http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html key1: FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同…

Promise入门到精通(初级篇)-附代码详细讲解 ​     Promise,中文翻译为承诺,约定,契约,从字面意思来看,这应该是类似某种协议,规定了什么事件发生的条件和触发方法. ​     Promise的诞生和一个词有关,就是异步 ​     什么是异步??? ​     首先javascript是运行在浏览器端的语言,必须依赖javascript引擎来解析并执行代码,js引擎是单线程,也就是一个任务接着一个任务来执行程序,这种单线程很容易因为一个任务发生延迟,造成整体的耗时变长,为了解…

文章转自:微信公众号[机器学习炼丹术].文章转载或者交流联系作者微信:cyx645016617 喜欢的话可以参与文中的讨论.在文章末尾点赞.在看点一下呗. 0 概述 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支.与分类任务不同,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割.语义分割目前在自动驾驶.自动抠图.医疗影像等领域有着比较广泛的应用. 上图为自动驾驶中的移动分割任务的分割结果,可以从一张图片中有效的识别出汽车(深蓝色),行人(红色),红绿灯(…

U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果. 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成: 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次卷积后的结果,这样可以保证得到 更多的信息. 在网络的末端得到两张feature map之后还需要通过softmax函数得到概率图,整个网络输出的是类别数量的特征图,最后得到的是类别的…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html DRIVE数据集下载百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears实现眼部血管分割源码python2.7版本的百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears…

写在前面: 一直没有整理的习惯,导致很多东西会有所遗忘,遗漏.借着这个机会,养成一个习惯. 对现有东西做一个整理.记录,对新事物去探索.分享. 因此博客主要内容为我做过的,所学的整理记录以及新的算法.网络框架的学习.基本上是深度学习.机器学习方面的东西. 第一篇首先是深度学习图像分割——U-net网络方面的内容.后续将会尽可能系统的学习深度学习并且记录. 更新频率为每周大于等于一篇. 深度学习的图像分割来源于分类,分割即为对像素所属区域的一个分类. 有别于机器学习中使用聚类进行的图像分割,深度学…

场景 SpringCloud-服务注册与实现-Eureka创建服务注册中心(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/102535957 SpringCloud-服务注册与实现-Eureka创建服务提供者(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/102558004 SpringCloud-创建服务消费者-Ribbon…

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归…

[洛谷P3376题解]网络流(最大流)的实现算法讲解与代码 更坏的阅读体验 定义 对于给定的一个网络,有向图中每个的边权表示可以通过的最大流量.假设出发点S水流无限大,求水流到终点T后的最大流量. 起点我们一般称为源点,终点一般称为汇点 内容前置 1.增广路 ​ 在一个网络从源点S到汇点T的一条各边剩余流量都大于0(还能让水流通过,没有堵住)的一条路. 2.分层 ​ 预处理出源点到每个点的距离(每次寻找增广路都要,因为以前原本能走的路可能因为水灌满了,导致不能走了).作用是保证只往更远的地方放水…

一.分布式消息总线以及基于Socket的实现 在前面的分享一个分布式消息总线,基于.NET Socket Tcp的发布-订阅框架,附代码下载一文之中给大家分享和介绍了一个极其简单也非常容易上的基于.NET Socket Tcp 技术实现的分布消息总线,也是一个简单的发布订阅框架: 并且以案例的形式为大家演示了如何使用这个分布式消息总线架构发布订阅架构模式的应用程序,在得到各位同仁的反馈的同时,大家也非常想了解订阅者离线的情况,即支持离线构发布订阅框架. 二.离线架构 不同于订阅者.发布者都同时在…