一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已…

卷积神经网络CNN(YannLecun,1998年)通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征,一般来说,排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域,可以学习到图像的一些局部的特征(如纹理特征),排在后边较深的卷积层采用较大的感知域,可以学习到更加抽象的特征(如物体大小,位置和方向信息等).CNN在图像分类和图像检测领域取得了广泛应用.   CNN提取的抽象特征对图像分类.图像中包含哪些类别的物体,以及图像中物体粗略位置的定位很有效,但是由于采用了感知域,对图像特征的提取更多的是以"一小块临域"…

论文地址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 这篇论文使用全卷积神经网络来做语义上的图像分割,开创了这一领域的先河.看了一天这个论文,结合网上别的其他资料,对这篇论文比较好的解读有: 1 https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/content/image_segmentation.html 2 https://zhu…

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…

背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳. 全卷积网络 Fully Convolutional Networks 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 m…

http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体? (图像语义分割) FCN(Fully Convolutional Networks)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…

全卷积网络FCN fcn是深度学习用于图像分割的鼻祖.后续的很多网络结构都是在此基础上演进而来. 图像分割即像素级别的分类. 语义分割的基本框架: 前端fcn(以及在此基础上的segnet,deconvnet,deeplab等) + 后端crf/mrf FCN是分割网络的鼻祖,后面的很多网络都是在此基础上提出的. 论文地址 和传统的分类网络相比,就是将传统分类网络的全连接层用反卷积层替代.得到一个和图像大小一致的feature map.本篇文章用的网络是VGG. 主要关注两点 全连接层替换成卷积…

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.…

一.概述 卷积神经网络[Convolutional neural networks]里面最重要的构建单元是卷积层.神经元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个像素,只是连接它们感受野1的像素,以此类推,第二个卷积层的每一个神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方格的神经元. 感受野 卷积层 由此牵扯出感受野的定义,感受野是指在视通路2上各层次的神经细胞,有简单到复杂,它们所处理的信息,分别对应于视网膜上的一个局部区域,层次越深入,该区域就越大.卷积神经网络就是模仿生理学视觉的这个特点,通过多层卷积…

最近在做物体检测,也用到了全卷积网络,来此学习一波. 这篇文章写了很好,有利于入门,在此记录一下: http://blog.csdn.net/taigw/article/details/51401448…