极简笔记 Multi-Scale Context Intertwining for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2024-07-09 14:27:02 发布
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本文介绍的MSCI算法在PASCAL VOC 2012 test集上表现优秀，结合传统分割算法与CNN，利用LSTM进行多尺度特征交互。流程包括超像素分割、特征提取、信息交互和LSTM融合。经过反卷积融合，算法在多个数据集上验证其效果，适用于全景分割任务。

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极简笔记 Multi-Scale Context Intertwining for Semantic Segmentation

本文提出MSCI语义分割算法，在PASCAL VOC 2012 test集上目前是top5算法（第一名是用了JFT的deeplabv3+）。区别于传统FCN架构，本文的分割结果融合了网络特征与传统分割算法，通过LSTM进行融合。

文章大致流程如下：

  1. 利用传统分割算法预先得到数个超像素，与此同时利用CNN对输入图像提取不同层次特征；

  2. 对相邻层级的特征进行信息交互。记需要交互的两层分别为 l , l + 1 l, l+1 l,l+1对每一个像素点，需要获取三部分特征：1. 该像素位置的网络特征 F l ( h , w ) F^l(h,w) Fl(h,w)；2. 该像素所处超像素区域 S n S_n Sn​的特征之和 R n l = ∑ ( h , w ) ∈ Φ ( S n ) F l ( h , w ) R^l_n=\sum_{(h,w)\in \Phi(S_n)}F^l(h,w) Rnl​=∑(h,w)∈Φ(Sn​)

最低0.47元/天 解锁文章
【RefineNet】RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
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CVPR 2017 文章目录概述细节ResultsConclusion 概述 要解决的问题 实现high-resolution prediction 采用的方法 自己新设计的一些网络结构 long range residual connecntions chained residual pooling 结果如何 IOU score of 83.4 on PASCAL VOC 20...
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论文阅读：Hierarchical multi-scale attention for semantic segmentation
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Multi-stage context refinement network for semantic segmentation
weixin_42489272的博客
11-11 232
精细数据集包含来自 50 个不同城市的 5,000 张图像、训练数据集中的 2,979 张图像、验证数据集中的 500 张图像以及测试数据集中的 1,525 张图像。将高分辨率上下文特征和低分辨率上下文特征进行融合，以尽可能减少两者的特征排斥反应，并整合不同阶段的特征，融合结构如图4 Flow Fusion的子图所示。其次，使用 3 3 卷积和 3 3 展开卷积对 Conv [43]-BN [41]-ReLU [42] 处理的全局特征图进行细化，并进行简单的批量归一化 （BN） 和 ReLu 运算。
【图像分割论文阅读】RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
Ray
05-29 3068
本文由澳大利亚阿德莱德大学、澳大利亚机器人视觉中心联合完成,收录于CVPR2017. 论文地址：RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation 背景 在图像理解中语义分割至关重要。但是成功应用于图像分割、目标检测领域的方法由于频繁的空间池化以及带步长的卷积过程导致最后的输...
matlab图像膨胀代码-multiscale_segmentation:multiscale_segmentation
06-08
matlab 图像膨胀代码多尺度分割：一维信号的尺度空间分割 描述 这是一个 Python 库，它实现了与以下论文中描述的非常相似的尺度空间分割算法： 该实现目前仅限于一维信号，但代码应该很容易扩展。 该算法在其分割过程中采用三个主要步骤： 模糊信号以创建尺度空间信号表示。 使用链接算法构建跨尺度空间的分割树。 使用分割树分割尺度空间。 第 1 步是使用 scipy 软件包中的 convolve1d 和 fftconvolve 实现的，其中 convolve1d 用于小输入，fftconvolve 用于较大输入以加快处理速度。 第 2 步是在 python 和 C 中实现的（为了更快的速度）。 默认情况下使用 C 实现，尽管这确实需要构建 C 扩展文件。 安装 当前可以通过将库路径添加到您的 python 路径来使用该库。 请注意，必须首先构建 C 扩展，这可以使用库目录中的以下命令通过 setup.py 脚本完成： python setup.py build_ext --inplace 用法 目前，可以通过将信号值的向量以及所需比例的数量传递给 segment_signal 函数来对
Small Loans, Big Dreams How Nobel Prize Winner Muhammad Yunus and Microfinance are Changing the World .pdf
10-15
It is fascinating to see the intertwining of the modifications the Grameen Bank and other microfinance institutions have made over time and the lives of real people as those changes affect their ...
笔记：Multi-scale guided attention for medical image segmentation
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Multi-scale guided attention for medical image segmentation（医学图像分割的多尺度自导向注意） 特征融合策略：金字塔池化，空洞卷积金字塔 尽管这些策略可能有助于在不同尺度上捕获对象，但所有图像区域的上下文依赖都是同构的、非自适应的，忽略了不同类别的局部表示和上下文依赖之间的差异。 这些多上下文表示是手工设计的，缺乏对多上下文表示建模的灵活性。这使得在这些方法中无法充分利用整个图像中的长距离对象关系，这在许多医学图像分割问题中具有至关重要的意义
《RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation》论文笔记
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06-15 494
代码地址：RefineNet 1. 概述 导读：由于传统的CNN网络中带有池化层与stride不为1的卷积，使得特征分辨率逐渐下降。对此文章提出了RefineNet，这是一个多路径优化网络，其采集并利用CNN网络下采样路径上的可用信息，之后以shortcut连接的方式获取高分辨率的预测结果，并且这个网络可以端到端训练。网络在VOC-2012分割数据集上的性能为83.4。 下面是文章的方法进行分...
FarSee-Net：通过高效的多尺度 上下文聚合和特征空间超分辨率进行实时语义分割
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HIERARCHICAL MULTI-SCALE ATTENTION FOR SEMANTIC SEGMENTATION用于语义分割的层次多尺度注意力
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HIERARCHICAL MULTI-SCALE ATTENTION FOR SEMANTIC SEGMENTATION 论文：https://arxiv.org/abs/2005.10821 代码：https://github.com/nvidia/semanic-segmentation 论文核心：how to combine multi-scale predictions ：层次注意力机制。 摘要 多尺度的推理是改善语义分割结果的常用方法。将多个图像尺度通过网络传递，然后将结果进行平均或最大
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论文阅读笔记二十一：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS（ICRL2016）
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膨胀卷积--Multi-scale context aggregation by dilated convolutions
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Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016https://arxiv.org/abs/1511.07122Code: https://github.com/fyu/dilation https://github.com/bordesf/dilation针对语义分割问题 semantic segmenta
分层多尺度注意力语义分割Hierarchical multi-Scale attention for semantic segmentation
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Abstract 多尺度推理是提升语义分割效果的常用方法。多个尺度的图像通过一个网络，然后采用平均或最大池化将结果结合。本文，提出了提出了一种注意力为基础的方法结合多尺度预测。我们的注意力机制是分层的，与当前的方法相比这将会有 4 倍的memory efficient。除了加速训练，这使我们训练更大的尺寸，得到更高的准确率。 结果：Cityscapes miou 85.1 Mapillary 61.1 miou Introduction 语义分割中某些任务预测在低分辨率下得到好的结果，某些任务预.
MICCAI 2024 每日一篇论文 纯纯直读 CUTS:用于多粒度无监督医学图像分割的深度学习和拓扑框架
@Elaine
07-09 3035
主要贡献包括： CUTS 是一种新颖的无监督框架，采用双阶段方法：首先，它生成图像像素块的嵌入图像，通过卷积编码器训练嵌入，然后使用数据凝聚技术将这些像素块聚类为不同粒度的分割。 针对每个阶段的优化目标，结合图像内重建和局部路径重建。 使用基于多尺度、拓扑引导的数据粗粒度匹配方法，通过图像自适应聚类，生成多粒度分割。 应用我们的框架来分割由视网膜图像和脑部MRI图像组成的医学图像数据集。我们通过定性和定量的度量方法评估CUTS的性能，并将其与其他无监督方法和监督方法进行比较。
论文阅读：MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS
inoobkk的博客
01-15 1324
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、为什么要提出膨胀卷积二、膨胀卷积原理三、多尺度上下文聚合四、Front-end五、实验部分训练front-end对两种context module进行评估总结 前言 之前看过一些论文里面都有提到dilated convolution，看了一下这篇论文，顺便记录一下。下面将dilated convolution直接翻译为膨胀卷积。 一、为什么要提出膨胀卷积 在图像分割领域，图像分割要求在全分辨率上进行操作。 研究者通过实验发
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02-16
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With the Image Processing Toolbox, users gain access to comprehensive image enhancement techniques along with specialized methods tailored towards remote sensing applications including classification schemes based upon spectral signatures found within multispectral datasets. ```matlab % Code example demonstrating basic usage of imtool function from IP toolbox I = imread('peppers.png'); % Load sample color image into workspace variable I. imshow(I); % Display loaded image. hFig = figure; % Create new Figure window object hFig. imtool(hFig,I); % Open interactive tool displaying specified image. ``` #### Curve Fitting & Optimization Toolboxes In many cases, models need fitting against observed data during infrastructure development projects where cost estimates depend heavily upon accurate predictions derived through regression analyses provided via curve fitting routines available under Statistics and Machine Learning Toolboxes alongside optimization solvers present inside Global Optimization Toolbox allowing fine-tuning parameters until best fit achieved while minimizing error margins between actual versus predicted values obtained after running simulations multiple times iteratively adjusting input factors accordingly each iteration cycle till convergence reached indicating optimal solution identified successfully meeting project requirements effectively without compromising quality standards set forth initially at outset stage before commencement activities began officially kicking off execution phases fully operationalized thereafter moving forward progressively stepwise manner systematically addressing all aspects comprehensively throughout entire lifecycle duration spanned across various stages involved sequentially one after another logically ordered fashion ensuring successful completion ultimately leading up final deliverables handed over stakeholders satisfactorily completed according plan specifications agreed mutually beforehand contractually bound 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