【简评】Understanding Convolution for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2024-10-16 19:39:33 发布
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lucky195
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Understanding Convolution for Semantic Segmentation论文解读
zym19941119的博客
07-09 1603
Introduction 这篇文章完成于17年，一作来自于图森科技。这篇文章的主要贡献来自于提出了标准空洞卷积存在的“gridding issue”问题，并着手提出了叫做混合空洞卷积（Hybrid Dilated Convolution， HDC）的模块来解决这个问题。 文章首先把分割网络分为编码器和解码器，由于任务不同，卷积的形式也有不同，因此文章试图将两个encoder与decoder部分...
《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》论文阅读笔记
u010067397的专栏
11-04 512
语义分割–Understand Convolution for Semantic Segmentation 动机 1. 编码部分的问题 对于编码部分，空洞卷积由于其可以增大感受野、控制分辨率从而消除了下采样的需要。 但是空洞卷积固有的问题就是gridding现象，因为卷积核中间加入了0(空洞)，感受野只获取了非0区域的信息，丢失了一些邻居(局部)信息。当rate逐渐增大，这个问题越来越严重，...
论文阅读：《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》
青青韶华
10-25 1603
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1702.08502.pdf 概述本文主要是针对已有的FCN+CRF+Atrous convolution 中的上采样和dilated convolution 进行了改进， 提出了替代的dense up-sampling convolution (DUC)和hybrid dilated convolution（HDC）。其优点是扩大网络的感受野，
Understanding Convolution for Semantic Segmentation读书笔记
u010213183的博客
06-07 1594
本文主要是对上采样和dilated convolution进行了修改，优点在于：1.扩大网络的感受野，以聚集更多的全局信息，2.解决由标准dilated convolution所引起的"gridding效应"，最后在cityscapes达到很好的效果。 DUC:不同于传统的一次性回复全分辨率的label Map，我们通过学习一系列放大滤波器将缩小的特征图放大到所需大小的密集特征图。DUC能够
READING NOTE: Understanding Convolution for Semantic Segmentation
joshua_1988
03-04 1107
TITLE: Understanding Convolution for Semantic Segmentation
深度技术与图像分割 Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation
青灵_Yaffa的博客
06-17 430
图像分割综述---Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation1 、Introduction二级目录三级目录# 1 、Introduction 图像分割可以定义为一种特定的图像处理技术，用于将图像划分为两个或多个有意义的区域。图像分割也可以看作是定义图像中不同语义实体之间边界的过程。从更技术的角度来看，图像分割是为图像中的每个像素分配一个标签的过程，使得具有相同标签的像素与某些视觉或语义属性有关（如图1）. 【从更技术的角度来看，
Frequency-Adaptive Dilated Convolution for Semantic Segmentation
通街是密人有的博客
10-16 1824
膨胀卷积通过在连续元素之间插入间隙来扩展感受野，在计算机视觉中得到了广泛的应用。在本研究中，我们从频谱分析的角度提出了三种策略来改进膨胀卷积的各个阶段。与将全局膨胀率固定为超参数的传统做法不同，我们引入了频率自适应膨胀卷积（FADC），它基于局部频率分量在空间上动态调整膨胀率。随后，我们设计了两个插件模块来直接提高有效带宽和感受野大小。自适应核（AdaKern）模块将卷积权重分解为低频和高频分量，并在每个通道的基础上动态调整这些分量之间的比例。
DeepLab系列 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 语义分割
万有文的博客
05-07 916
作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度抽象），但是DCNNs很难处理像素级别的分类问题，例如姿态估计和语义分割，它们需要准确的位置信息。将深度神经网络DCNN与全连接CRF结合起来，提高图像分割的分割精度。提出空洞卷积的思想。应用尝试了多尺度、多层次的信息融合。重复堆叠的池化和下采样操作导致分辨率大幅下降，位置信息丢失难以恢复。
《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》论文笔记
安成
04-19 557
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1702.08502.pdf源码：https://github.com/TuSimple/TuSimple-DUCWhat:    《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》是图森研究组对语义分割的一次深入的研究实验。不仅做了DUC和HDC两个很好的突破，还对语义分割的各个影响因素...
分割综述文章《Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation》小结
silence56的博客
01-26 857
阅读图像分割综述文章《Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation》总结现有常用分割算法。 文章目录阅读图像分割综述文章《Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation》总结现有常用分割算法。语义分割实例分割三种分割问题（语义，实例，全景）1.弱监督和无监督模型2.交互式分割3.建立更有效的网络总结 语义分割 FCN 存在问题：中间采样操作造成的图
[DeepLearning 综述]DeepLearning Segmentation
01-07
DeepLearning Segmentation github: awesome semantic segmentation[github] Resources of semantic segmantation based on Deep Learning model[github] 2019语义分割综述[weixin] PointRend: Image Segmentation as Rendering [paper][review] 把语义分割问题以及实例分割问题当做一个图像渲染问题来解决。本质是一个新型的上采样方法，针对物体边缘的分割进行优化，使得其在难以分割的物体边缘部分有更好的表
Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation.pdf
04-06
从一些传统的图像分割方法开始，文章逐渐描述了深度学习在图像分割领域的影响，在这之后，将大部分主要的分割算法按逻辑分类，并用一些篇幅来描述他们独特的贡献，通过大量直观的解释，读者可以更好地可视化这些过程的内部动态。
了解图像分割的深度学习技术（2019年语义分割论文综述）
weixin_43473397的博客
07-19 4637
论文名称：Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/abs/1907.06119 摘要   机器学习社区已经被大量基于深度学习的方法所淹没。各种类型的深度神经网络如卷积神经网络、循环网络、对抗网络、自动编码器等，有效地解决了在无约束环境下对目标进行检测、定位、识别和分...
【TuSimple】understanding convolution for semantic segmentation
Jinming Su
05-09 3667
引介 文章提出的网络在PASCAL VOC2012和Cityscapes上都叫TuSimple，TuSimple是指图森公司. 不过文章读起来也确实挺容易理解的. 这篇文章是2017年2月的文章，所属领域为Semantic Segmentation. Abstract 本文展示了如何通过操纵更适合实际使用的卷积相关操作来改进像素级语义分割.首先，本文实现了dense upsampl...
Understanding Convolution for Semantic Segmentation
moshiyaofei的博客
02-20 4085
理解论文   Understanding Convolution for Semantic Segmentation   摘要 1.设计了dense upsampling convolution（DUC）来产生像素级的预测，能够捕获和解码双线性上采样的丢失的更多详细信息。 2.在编码阶段，提出了混合膨胀卷积（Hybrid dilated convolution）框架，简称HDC。这个框架 ...
深度学习医疗图像分割经典之作
踏雪飞鸿的博客
11-27 8535
医疗图像分割图像分割Unet 图像分割 图像分割可以认为是计算机视觉里面一个比较基础的问题，也一直以来深受研究者关注。近些来也产生过许多的解决算法，其中包括区域生长，基于图论的方法，以及基于阈值差异等等的分割方法。之前看到了优快云上有博主写了一篇关于医疗图像分割的综述，那么就把链接基于深度学习的医学图像分割综述放在这里，方便以后参考。 最近在做一个关于医疗图像分割的项目，然后就开始读论文了，Un...
图像分割“Understanding Convolution for Semantic Segmentation”
cv_family_z的博客
08-21 1805
预训练的模型：https://goo.gl/DQMeun在图像分割编码网络和解码网络，分别使用了两种方法改进，提升分割效果。在解码阶段，使用致密的上采样卷积（DUC）生成像素级预测，DUC可以捕获双线性插值上采用损失的信息。在编码阶段，使用混合膨胀卷积（HDC）代替标准的膨胀卷积，解决“gridding”问题。 致密的上采样卷积 目的是生成与输入图像大小相同的分割标记图，论文设计的带有DUC层的R
[转载] 2019年目标分类、目标检测、图像分割、弱监督的综述文章
理想002的专栏
12-06 698
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/95499141 所有的综述文章，都是2019年的 1.目标跟踪最佳综述3篇 【1】A Review of Visual Trackers and Analysis of its Application to Mobile Robot 时间：2019年10月 作者机构：中国矿业大学 链接：https://arxiv.org/abs/1...
给研一同学们的深度学习学习规划
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IMAGES CAN TALKS
03-22 1万+
学习路线 完成cs231n学习. 熟悉python，并完成对应assignment. 按照课程基础部分阅读相应基础paper. 按兴趣阅读特定应用方向paper. 学习某一种深度学习框架，并实现复现感兴趣方向一篇paper的实验结果. 总结汇报
Frequency-Adaptive Dilated Convolution for Semantic Segmentation 卷积部分的代码
最新发布
12-28
### 实现频率自适应空洞卷积 为了实现频率自适应空洞卷积（Frequency-Adaptive Dilated Convolution），需要设计一种能够动态调整膨胀率的机制。这种机制允许网络根据不同位置的空间上下文信息自动学习最优的膨胀参数，从而提高语义分割的效果。 下面是一个基于PyTorch框架的简单实现示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FrequencyAdaptiveDilatedConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation_range=(1, 6)): super(FrequencyAdaptiveDilatedConv, self).__init__() # 定义可学习的dilation系数预测层 self.dilation_predictor = nn.Conv2d(in_channels, len(dilation_range), kernel_size=1) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) # 创建多个不同dilation rate的conv分支 self.convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=d * (kernel_size // 2), dilation=d, bias=False) for d in range(*dilation_range)]) # 初始化权重 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def forward(self, x): # 预测每个像素点对应的dilation权重分布 weights = self.softmax(self.dilation_predictor(x)) outputs = [] for i, conv in enumerate(self.convs): output_i = conv(x) * weights[:,i:i+1,:,:].expand_as(output_i) outputs.append(output_i) result = sum(outputs) return result ``` 此模块通过引入一个额外的小型卷积层来估计输入特征图上每一个空间位置的最佳膨胀因子，并利用softmax函数将其转换成概率形式作为各个分支输出加权求和的比例[^1]。
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