论文笔记之：Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation

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2018年发表论文阅读：Convolutional Simplex Projection Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation

记笔记目的:刻意地.有意地整理其思路,综合对比,以求借鉴.他山之石,可以攻玉. <Convolutional Simplex Projection Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation>-20180724,一篇来自德国波恩大学与锡根大学的paper. 论文code: https://github.com/briqr/CSPN Abstract The method introduces a novel layer which a…

论文阅读笔记十八：ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation(CVPR2016)

论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要在移动端上进行实时的像素级分割十分重要.基于分割的深度神经网络中存在大量的浮点运算而且需要经过较长的时间才可以进行投入使用.该文提出的ENet目的是减少潜在的计算.ENet相比现存的分割网络,速度快18倍,参数量要少79倍,同时分割得到的准确率不有所损失,甚至有所提高. 介绍目前,增强现实可…

论文笔记之：Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation

Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation xx…

论文笔记之：Progressive Neural Network Google DeepMind

Progressive Neural Network Google DeepMind 摘要:学习去解决任务的复杂序列 --- 结合 transfer (迁移),并且避免 catastrophic forgetting (灾难性遗忘) --- 对于达到 human-level intelligence 仍然是一个关键性的难题.本文提出的 progressive networks approach 朝这个方向迈了一大步:他们对 forgetting 免疫,并且可以结合 prior knowledg…

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…

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…

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【论文笔记】Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior

论文笔记——A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding

论文阅读（XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes_A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network）

论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking