[深度学习从入门到女装]Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2022-12-07 09:43:36 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/py184473894/article/details/96864494
该论文提出了一种名为Gated-SCNN的方法，通过构造two-stream CNN实现语义分割任务。主网络负责一般语义分割，而子网络（shape network）则专注于学习目标边界。特别地，子网络中引入了gated conv layer来实现类似spatial attention的效果。通过融合两个网络的特征图并利用attention机制，进一步提升了边界区域的分割精度。

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论文地址：Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

 

一篇来自英伟达的语义分割的论文

 

 

论文提出了使用gate思想，构造了一个two-stream的CNN，主干网络就是一般的语义分割网络，子网络叫shape网络，是进行一个boundary的学习，也就是目标的边界，然后在sub网络使用了一个gated conv layer，其实我理解起来就是相当于一个spatial的attention模块

 

将不同层的regular feature map和shape feature map先经过1*1的卷积，随后concate到一起，进行1*1卷积获取attention，然后element-wise product到shape feature map上，在进行res block

 

【论文阅读纪录】Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation
fish_like_apple的博客
09-13 2529
前言： { 前几篇分割网络的论文都是在[1]中找到的，开始我发现我忘了[2]，在[2]中我找到了一个比较新的网络：Gated-SCNN[3]，这次就来看看它有什么特点。 } 正文： { 在论文的第一节，作者指出了目前分割网络所面临的问题，包括使用略微修改的分类网络会降低网络输出的空间解析度，和颜色、形状(shape)、纹理信息都被混在一起处理。因此，作者提出了一种...
论文解读|ICCV2019|Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation
Akita·Wang's Semantic Segmentation
01-10 1191
标题：Gate - SCNN:用于语义分割的门控形状CNN 来源：ICCV2019 论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.05740 Github：https://github.com/nv-tlabs/GSCNN 项目地址：https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/ 文章目录摘要一、引入二、相关工作：1.多任务学习2.门控卷积三、Gated Shape CNN（GSCNN）1.Regular stream2.Shape stream3.Fusion Mo
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation
chenran187906的博客
11-14 1763
门控-SCNN：用于语义分割的门控形状CNN Project Website: https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/ Abstract 目前最先进的图像分割方法形成了一种密集的图像表示，其中的颜色、形状和纹理信息都是在深度 CNN 中一起处理的。然而，这可能不理想，因为它们包含与识别相关的非常不同类型的信息。在此，我们提出了一种用于语义分割的新的...
Gated-SCNN
Ylon____的博客
12-11 509
在了解Gated-SCNN的过程中想回顾ASPP的链接过程， 就看到了这个好文章DenseASPP。 https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/80844304 以及详细的ASPP ASPP、SPP-Net https://www.cnblogs.com/bupt213/p/10823653.html ...
gated-scnn: gated shape cnns for semantic segmentation
04-11
gated-scnn指的是一种应用于语义分割的门控形状卷积神经网络。它可以更准确地预测图像的像素级别标签，同时还能解决模型在处理多尺度边界细节时出现的问题。其门控机制可以使模型更好地适应不同形状的对象，并在处理...
【深度学习】语义分割-论文阅读：（ NeurIPS 2021 ）SegFormer
zhe470719的博客
04-26 3980
这里写目录标题0.详情1.动机2. 改进点3.相关工作4. Method4.1 Hierarchical Transformer Encoder4.1.1 分层特性表示(Hierarchical Feature Representation)4.1.2 重叠合并(Overlapped Patch Merging)4.1.3 自注意机制(Efficient Self-Attention)4.1.4 混合前馈网络(Mix-FFN)4.2 Lightweight ALL-MLP DecoderALL-MLP解码结
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survery
Fantastic
09-23 4009
图像分割综述–论文翻译 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf 摘要 图像分割是图像处理以及计算机视频的关键内容，其应用场景非常广泛，如场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强显示和图像压缩等。目前关于图像分割的算法论文数量非常多。最近，由于深度学习模型在计算机视频任务中的出色表现，大量的图像分割研究工作都在开发深度学习模型在图像分割中的应用。在本次调查综述中，我们提供全面的图像分割的文献综述，涵盖了语义分割和实例分割的广泛开创性工作，其中包括全卷机像素
论文阅读——Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation
qq_37151108的博客
05-12 3581
论文阅读之GSCNN Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation Bilinear+ASPP的GSCNN语义分割网络 from ICCV2019 Project Website 摘要 目前的语义分割还是通过逐像素点的密集分类框架完成，但有时不太理想。本文设计了一种双流模型，在常规流之外引入形状流分支额外处理形状信息，而且负责处理形状信息的网络结构不用太深就可以提升细小结构的边缘分割效果。最终在Cityspaces数据集中获得了2%mIoU的提
Gated-SCNN:ICCV2019“用于语义分割的门控SCNN门控形状CNN”的纸质复制，用BiseNetVV2替换了常规流
03-31
门控SCNN 基于ICCV 2019论文 SCNN PyTorch门控SCNN的实现，。 要求 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 蒂姆 pip install timm OpenCV pip install opencv-python 城市景观 pip install cityscapesscripts 用法 火车模型 python train.py --epochs 175 --backbone_type resnet101 optional arguments: --data_path Data path for cityscapes dataset [default value is 'data'] --backbone_type
Gated-SCNN:用于语义分割的门控形状CNN的Tensorflow实现
05-04
用于Tensorflow 2.0中语义分割的门控形状CNN 的 。 开始是我学习tensorflow==2.2.0一种方式。 在CityScapes上的表现 执行 吝啬的 路 人行道 建造 墙 栅栏 极 红绿灯 交通标志 植被 地形 天空 人 骑士 车 卡车 公共汽车 火车 摩托车 自行车 纸 80.8 98.3 86.3 93.3 55.8 64 70.8 75.9 83.1 93 65.1 95.2 85.3 67.9 96 80.8 91.2 83.3 69.6 80.4 这个回购 77.7 97.8 83.2 92.4 55.8 59.8 64.4 67.6 77.5 92.4 63 94.9 81.9 63 95 80.8 86 78.3 65.2 77.1 安装 项目使用语义版本控制Maj.Min.
GSCNN：用于语义分割的门控形状CNN（ICCV 2019）
02-04
神经网络 这是以下方面的官方代码： 门控SCNN：用于语义分割的门控形状CNN ， ， ， ICCV 2019 [] [] 基于 。 执照 Copyright (C) 2019 NVIDIA Corporation. Towaki Takikawa, David Acuna, Varun Jampani, Sanja Fidler All rights reserved. Licensed under the CC BY-NC-SA 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode).
Gated CNN
街道口扛把子的博客
02-14 1885
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation论文阅读笔记
u013517182的博客
03-28 903
如何将知识分离出来？ 作者在论文中argue到，CNN在设计的过程中有一个固有的无效性，因为他们会将color，shape和纹理信息一起处理（感觉可以找个时间介绍一些，图像中的color，shape或者texture信息对于图像的特征提取有哪些帮助作用）。但是实际上这些不同的信息，比如color或者shape，texture对于识别来说的话，应该是包含不同的数量的信息的。作者举了一个例子...
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qq_41997237的博客
04-13 787
语义分割的门控形状CNN Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation Abstract: (1)提出一种新的用于分割two-stream cnn 结构：shape stream和classical stream (2)结构的关键是：一个new type of gate 用于连接两个分支的intermediate layers (3)...
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zzq2398627848的博客
12-07 1311
Gated-SCNN:Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation认为通过一个深度CNN网络同时处理图像的颜色，形状和纹理信息用于像素级分类可能不是理想的做法，因此该论文提出two-stream CNN结构，将形状信息作为单独处理的分支。两分支包括shape stream和regular stream，二者相互协作且是并行的，通过设计的门控卷积层和局部监督损失有效地移除了噪声并帮助shape stream仅仅处理与边界相关的信息，然后通过ASPP模块保留多尺度上下文信
语义分割源代码_语义分割之Gated-SCNN
weixin_39965075的博客
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;嘿嘿嘿，昨天抽空又读了一篇，读完这篇我得去看源码了，fighting!!!论文：Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation（2019年滴）一.Abstract图像分割的数据集包括颜色，形状和文本信息，但是现存的最优的网络架构都是将所有信息直接输入给网络，但由于数据集的形式是多样的，所以这样的处理当然不是最佳的。所以这篇文章就提出t...
【论文解读】Gated-SCNN:提高小物体和细物体分割效果
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lynnhgwang的博客
05-13 1万+
相关资源 原文地址： Gated-SCNN : Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation [2019] [ICCV] 源码地址： https://nv-tlabs.github.io/GSCNN/ 问题描述   论文中提到，语义分割主要遇到的问题是低分辨率和语义信息不足等。许多研究者也提出了融合不同层的语义信息，以及利用多尺度分辨率的上采样模块等，来缓解这些问题。   语义分割在细小的目标分割上还存在一些问题。这个问题可以从网络结构的内在出发，单一网络的结构融
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