freereader的博客

[原文](http://blog.youkuaiyun.com/u011148330/article/details/49446443) 最近总结了一下语义分割相关的文章。 这是我在一篇文章(deconvolution network)中看到的近期一些方法的评估表:下面谈到的一些文章整理都是关于以上的方法。 1、 FCN8s 文章出处：CVPR2015-FullyConvolutional Networks f

[转自20160904原文](http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=52434826) 前言(呕血制作啊！)前几天刚好做了个图像语义分割的汇报，把最近看的论文和一些想法讲了一下。所以今天就把它总结成文章啦，方便大家一起讨论讨论。本文只是展示了一些比较经典和自己觉得比较不错的结构，毕竟这方面还是有挺多的结构方法了。介绍 图像语义分割，简

来源：沈MM的小喇叭 原文链接： 十分钟看懂图像语义分割技术 大多数人接触“语义”都是在和文字相关的领域，或语音识别，期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音，然后给予你适当的反馈和回复。嗯，看到这里你应该已经猜到了，图像领域也是存在“语义”的。 今天是AI大热年，很多人都关注与机器人的语音交互，可是有没有想过，将来的机器人如果不能通过图像来识别主人，家里的物品、宠物，那该多没意思