论文阅读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2022-03-19 21:15:41 发布
最新推荐文章于 2022-03-19 21:15:41 发布
阅读量1.1k 收藏 6
点赞数 3
分类专栏： 语义分割文献笔记 文章标签： 深度学习 神经网络 计算机视觉 卷积 自动驾驶
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gyyu32g/article/details/104271054
版权
本文介绍了FCN如何通过全卷积层替换全连接层，解决语义分割中输入图像尺寸固定的问题。FCN利用反卷积进行上采样，并引入跳跃结构融合不同层次的特征，提高了分割精度。在PASCAL VOC、NYUDv2和SIFT Flow数据集上，FCN展示了优秀的表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

1 摘要

之前的语义分割网络中，输入图像需要限定一个固定的尺寸，而且在经过多层卷积以后，提取的特征信息丢失严重。针对这些语义分割问题，本文提出一种叫“fully convolutional networks”的网络（下称FCN），该网络将传统CNN的全连接层改成全卷积层，支持输入任意尺寸的图片并且输出一定尺寸的图片。在这个网络中定义了一种跳跃结构将网络深层的粗糙的特征图与网络浅层精细的特征图进行融合，在PASCAL VOC数据集、NYUDv2数据集、SIFT Flow数据集中，在当时均表现SOTA（stateof-the-art（最好效果）的缩写）。

2 亮点

2.1 以全卷积层代替全连接层

2.1.1 支持任意不同尺寸图片的输入

在以前的CNN网络结构中，大多数都是在最后面的几层使用全连接层，而一方面全连接层网络的神经元数量是一定的，另一方面必须限定固定分辨率图片的输出，那么就使得输入图片尺寸必须是固定的，因为这样才能保证特征数量的一致。如下图为全连接层。
在这里插入图片描述
但是本文将全连接层直接改成n个1x1的卷积核，这样使得无论输入的尺寸为多大，经过n个1x1卷积以后，特征数量就会变成n有关，而与图片的尺寸无关。而如果是全连接层的话，参数数量是与图片的尺寸有关的，因为全连接层需要将一张axbxn的特征图转成为（

最低0.47元/天 解锁文章
【Semantic segmentation】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文解析
急流勇进
10-25 880
【Semantic segmentation】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文解析 目录 0. 论文链接 1. 概述 2. Adapting classifiers for dens...
论文详解-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
最新发布
sanguine__的博客
01-18 974
全卷积网络是一类丰富的模型，可以解决许多像素级的任务。用于语义分割的fns通过传递预训练的分类器权重、融合不同的层表示以及在整个图像上进行端到端学习来显著提高准确率。端到端，像素到像素的操作同时简化并加速了学习和推理。本文的所有代码在Caffe中都是开源的，并且所有模型都可以在Caffe模型动物园中免费获得。进一步的工作已经证明了全卷积网络在各种图像到图像任务中的通用性。%5Csum。
Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）
weixin_30328063的博客
01-04 1941
摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用。我们改编当前的分类网络(AlexNet...
Fully convolutional networks for semantic segmentation
11-17
Fully convolutional networks for semantic segmentation
论文笔记之Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
BVL的博客
12-27 3357
最近了解到了Image Semantic Segmentation方面的知识，在此做一个记录。 这篇论文是2015cvpr的best paper，可以说是在cnn上做图像语义分割的开山之作。**1.语义分割定义：** 语义就是指物体的类别，即属于同一类别的物体都算作一类比如图像中的3个人算作一类，5辆汽车算作一类等，它们都属于同一类别，即“人类”、“汽车”一般规定要进行分割的n个类别的物体（即我
论文解读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
海不辞水故其深
06-02 2208
要点 1. 构建一个全卷积网络，首个支持端到端像素级训练的网络，网络的输入为任意尺寸，输出为等大图像。 2. 在空间密集型预测任务中解释了其应用。 3. 定义跳接结构，结合深层的语义信息和浅层的表征信息产生精准的分割结果 读引言 研究背景 卷积神经网络已经有力推动了识别任务进展，在图像整体分类、结构化输出局部任务取得了明显进展。下一步自然是想获得产生细致的预测，即对每个像素点进行预测。 先前的工作都是对封闭对象或区域分类，分类结果作为目标中每一个像素的标记。这是他们的缺点，也是我们的工作要解决的问题。
论文阅读：Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation
weixin_43572595的博客
01-22 2168
标题：用于全景分割的全卷积网络 作者：Yanwei Li, Hengshuang Zhao, Xiaojuan Qi, Liwei Wang, Zeming Li, Jian Sun, Jiaya Jia 机构：Chinese University of Hong Kong University of Oxford University of Hong Kong MEGVII Technology 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.00720.pdf 项目地址：https://
论文阅读：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
j879159541的博客
09-29 1357
文章目录1、论文总述 2、语义分割中也有的一种紧张 3、全连接层与卷积层之间互相转化4、FCN extensions5、Image-to-image learning（two regimes for batch size）6、不同层的特征融合参考文献 1、论文总述 这是一篇进行图像语义分割的paper，在这篇论文之前，前面的语义分割的方法好像效果都不好，这个方法一出，影响很大，网络效率高，效...
论文笔记《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》
zzchust的专栏
11-06 1559
把CNN改为FCN，输入一幅图像后直接在输出端得到dense prediction，也就是每个像素所属的class，从而得到一个end-to-end的方法来实现image semantic segmentation
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN）阅读理解
wuling129的专栏
08-14 1117
1. 作者介绍 在论文中声明 Jonathan Long 和 Evan Shelhamer 为共同一作，随后是 Trevor Darrell 。 首先介绍 Jonathan Long，通过他的主页我们可以看到，2010年前它在卡耐基梅隆学习计算机、物理和数学，2010年后在 UC Berkeley 攻读计算视觉的博士，导师是 Trevor Darrell。目前就职于 Symbio Robotics ，是这家公司的研究员/工程师，它主要关注将感知输入解码为有用信息，利用机器学习算法操纵物理世界，为工业机器
【论文阅读】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
weixin_53563701的博客
01-01 1803
从Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation开始
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
weixin_49708196的博客
03-19 5440
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文阅读 论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(2015 CVPR) 作者：Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell -UC Berkeley 图像分割领域的开山之作 1.1 研究成果 将分类网络改变为全卷积神经网络，具体包括全连接层转换为卷积层以及通过反卷积进行
FCN-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
weixin_49496731的博客
11-04 1190
FCN- Fully Convolutional Networks for Semantic SegmentationAbstract1. introduction2.相关工作3.Fully convolutional networks3.1适应分类器用于失谐预测3.2 Shift-and-stitch is fifilter rarefaction3.3Upsampling is backwards strided convolution3.4 Patchwise training is loss sam
【论文阅读】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation【CVPR,PAMI】
weixin_43975891的博客
12-04 3263
摘要 我们的研究表明，卷积网络通过端到端、像素到像素的训练，在语义分割方面比之前的最佳结果有所提高 我们的关键见解是构建完全卷积网络，它接受任意大小的输入，并产生相应大小的输出，并具有有效的推理和学习 我们将当代分类网络(AlexNet、VGG net和GoogLeNet)适应为完全卷积网络，并通过微调将学到的表示转移到分割任务中 定义了一个跳跃架构，它结合了来自深层、粗层的语义信息和来自浅层、细层的外观信息，以产生精确和详细的分割 我们的全卷积网络实现了PASCAL VOC、NYUDv2、SIFT Fl
FCN——Fully convolutional networks for semantic segmentations
莒国小白的博客
11-23 962
Fully convolutinal networks for semantic segmentations                                                                                     ——CVPR 2015     把CNN重新定义为FCN，卷积神经网络经过端到端（end...
fully convolutional networks for semantic segmentation
03-17
完全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）是用于语义分割的一种深度学习模型。它通过将全连接层替换为卷积层来保留输入图像的空间信息，并通过上采样或反卷积操作来恢复高分辨率的分割结果。这种模型在处理大尺寸图像时特别有效。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值