FCN的技术点

最新推荐文章于 2024-03-22 20:07:05 发布
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#深度学习

本文详细介绍了在计算机视觉中，Intersection over Union (IOU) 和 Mean Intersection over Union (MIOU) 的概念、计算方法及在图像分割任务中的重要性。通过20类别实例演示，探讨了如何计算每个类别间的交并比，并进一步计算整体的平均值，为理解深度学习模型性能提供关键指标。

FCN的知识点

指标计算：IOU/MIOU

IOU：指的是一张训练或者测试图片中各个类别的交并比，如果一共有20个分类对象，那IOU中就有20个值，而MIOU就是求IOU的平均

深度学习笔记 - FCN全卷积神经网络
tuanzi2809的博客
06-17 734
感受域 感受野的计算公式：RFl+1 = RFl + (kernel_size -1) × stride layer1的感受野：RF1 = 1 layer2的感受野：RF2 = 1+(3-1)×1 = 3 layer3的感受野：RF2 = 3+(3-1)×1 = 5 感受野越大，分割时获取的全局信息越多，分割越准确。 存在的问题 在全卷积神经网络中感受域问题存在????和熊掌不可兼得的问题： 增大stride能够获得更大的感受野，但同时会丢失图像中的信息。 解决方法 deeplab系列提出了空洞卷积的方
FCN学习心得
weixin_44783901的博客
07-19 419
1.语义分割：语义分割指按图片各个像素的实际含义，对各像素进行分类，从而实现图片上的分割效果 2.论文中的figure2:就是把卷积神经网络改成了全卷积神经网络，把CNN的全连接层改成了1*1的卷积层。 3.文字描述figure3:该图描述FCN-8s,FCN-16s,FCN-32s。FCN-32s即把conv6-7得到的结果直接进行32倍的上采样。FCN-16s即把pool4得到的结果进行两倍的上采样，然后和pool4得到的结果融合，再进行16倍的上采样。FCN-8s即把conv7得到的结果进行4倍上采样
FCN核心技术（六点剖析）
FelixHe_FelixHe的博客
11-12 1011
一. 反卷积具体步骤： 1． 首先将卷积核反转（上下互换位置后左右方向再互换位置）。 2． 对卷积结果（根据步长s）做补0扩充操作，对于每个像素沿着步长方向补（s-1）个0。 3． 对扩充后的结果外圈补0。以最初输入的shape作为输出，按照卷积padding规则，计算padding的补0的位置及个数§。 4． 用反转后的卷积核filter对补0后的结果进行步长为1的卷积操作。 ...
fcn技术详解心得
weixin_41630455的博客
04-25 802
先占个位
FCN(全卷积神经网络)
最新发布
m0_56312629的博客
03-22 1万+
本文介绍了全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks，FCN)，FCN是将深度学习用于语义分割领域的开山之作，本文主要介绍了FCN的核心思想和结构。
FCN网络介绍
chase
03-10 2707
FCN网络介绍
FCN:FCN
03-09
2. **上采样（Up-sampling）**: 为了恢复原始输入图像的分辨率，FCN使用了反卷积（Deconvolution）或最近邻、双线性插值等上采样技术。这使得网络能够输出与输入同样大小的分割掩模。 3. **跳跃连接（Skip ...
fcn.rar_fcn
07-14
本文将探讨一个特定的MATLAB函数实例——"fcn.rar_fcn"，以及它可能涉及的图像处理技术和倒立摆物理模拟的应用。 在标题中，"fcn.rar_fcn"似乎指的是一个被压缩在".rar"格式文件中的MATLAB函数。通常，在MATLAB中，...
fcn组网3.6
12-23
在这个版本3.6中，我们看到了该技术的最新更新，这通常意味着性能优化、新功能的引入以及用户界面的改进。"FCN组网3.6"很可能是一个专为不同操作系统设计的软件解决方案，旨在简化网络配置和管理，提高企业或组织的...
fcn内网穿透MAC版
03-02
fcn内网穿透MAC版，可局域网穿透使用虚拟网络对服务器运维
FCN网络结构图.zip
12-06
FCN的目标是对输入图像进行像素级别的分类，即每个像素点被分配到一个特定的类别，这在语义分割任务中具有广泛的应用，如医学图像分析、自动驾驶等。 FCN的核心思想是将传统的卷积神经网络（CNN）的全连接层转换为...
FCN理解
Touch_Dream的博客
11-23 2287
为什么需要FCN？ 　　分类网络通常会在最后连接几层全连接层，它会将原来二维的矩阵（图片）压扁成一维的，从而丢失了空间信息，最后训练输出一个标量，这就是我们的分类标签。 　　而图像语义分割的输出需要是个分割图，且不论尺寸大小，但是至少是二维的。所以，流行的做法是丢弃全连接层，换上全卷积层，而这就是全卷积网络了。具体定义请参看论文：《Fully Convolutional Networks f
FCN笔记
Lxp_CC的博客
11-03 435
FCN的主要创新点在于通过微调普通的分类网络（如AlexNet，VGGNet，GoogleNet），将其后面的全连接层全部变成卷积层，以此适应任意尺寸的输入（好像并不是真正意义上的任意尺寸，输入的尺寸要求在五次下采样的过程中尺寸始终保持为偶数，因此在输入图像在输入网络前要经过裁剪），并输出相应尺寸的输出。同时使用了类似resnet的shortcut的跳跃连接将深层的，粗糙的语义信息和浅层的，精细的表征信息融合，以实现更加精细的语义分割。 FCN使用的主体特征提取网络是VGG16，并保存第三次和第四次下采样
图像分割之FCN全卷积神经网络
ll_intelligence的博客
04-13 4618
图像分割开山之作：全卷积神经网络FCN
全卷积网络（FCN）与图像分割
05-14 16万+
与传统用CNN进行图像分割的方法相比，FCN有两大明显的优点：一是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。二是更加高效，因为避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题。
【语义分割】语义分割评估指标mIOU
筱
05-22 4万+
语义分割评估指标计算公式可参考：基于深度学习的图像语义分割技术概述之5.1度量标准 mIOU定义 Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比，在语义分割的问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。计算公式如下： pijp_{ij}pij​ ...
FCN的学习及理解（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
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凹酱的DEEP LEARNING
05-23 29万+
论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 是图像分割的milestone论文。理清一下我学习过程中关注的重点。fcn开源代码github下载地址https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org核心思想该论文包含了当下CNN的三个思潮- 不含全连接层(fc)的全卷积(fu...
深度学习论文笔记（六）--- FCN-2015年（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
朝花&夕拾
07-23 2760
深度学习论文笔记（六）--- FCN 全连接网络 FullyConvolutional Networks for Semantic Segmentation Author：J Long ， E Shelhamer， T Darrell Year： 2015 1、 导引 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 map)映射成
深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(pixel accuracy, mean accuracy, mean IU, frequency weighted IU)
恰同学少年的博客
01-03 3万+
深度学习之语义分割中的度量标准（准确度）(pixel accuracy, mean accuracy, mean IU, frequency weighted IU)下面是根据全卷积语义分割的准确度程序编写import _init_pathsimport os import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as p
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