G-FRNet论文阅读

最新推荐文章于 2024-09-17 23:51:26 发布

JLU-C++

最新推荐文章于 2024-09-17 23:51:26 发布

阅读量581

点赞数

分类专栏：目标检测文章标签：深度学习神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qeqjkqjklq/article/details/109011392

版权

在这里插入图片描述
主要参考这篇博客

题目：用于密集图像标记的门控反馈优化网络
G-FRNet：门控反馈优化网络
Refinement：细化，优化

在这里插入图片描述

所以要解决的问题：模糊信息的前向传递会限制后面的精准识别。

下面给出论文中的示例：如PPT图所示
例如，虽然网络中较深的卷积层可以在牛和马之间提供强大的区分力，但来自较早层的表示可能特定于动物

图：跨层的接收场大小与可能出现的歧义之间关系的图示。在这种情况下，较大的（和更具区分性的）接收场（蓝色）位于网络的较深层，
并且可能对于改进较早层（橙色）所承载的表示形式具有重要意义，以解决歧义并改善标记性能

在这里插入图片描述

效果：
在三个具有挑战性的密集标签数据集CamVid, PASCAL VOC 2012, Horse

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

JLU-C++

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
3
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【G-FRNet】Gated Feedback Refinement Network for Dense Image Labeling

OneCoder的博客

01-17

1779

CVPR 2017,他们还有一篇CVPR 2018的文章，Gated Feedback Refinement Network for Coarse文章目录概述细节ResultsConclusions 概述要解决的问题模糊信息的前向传递会限制后面的精准识别。采用的方法结果如何 Contributions 细节 Results Conclusions ...

Reti-Diff: Illumination Degradation Image Restoration with Retinex-based Latent Diffusion Model论文阅读

最新发布

yangqoor的博客

05-13

1945

传统方法依赖手工先验，深度学习模型（如Retinex-Net）缺乏对复杂退化的鲁棒性。：固定RGformer，训练RLDM生成与RPE一致的先验，通过KL散度约束潜在空间分布。，显著提升复杂光照退化场景下的恢复质量与效率，为下游任务（如低光目标检测）提供可靠输入。通过PixelUnshuffle实现下采样，RPE由多层卷积构成。分离低质（LQ）和高质量（GT）图像的反射率与光照分量。根据Retinex理论，图像分解为反射率。为Retinex分解一致性损失（式7）。通过噪声预测网络估计，实现条件生成。

3 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

G Frnet 笔记

ahxieqi的博客

03-25

322

2019 March 25 G Frnet 笔记

论文笔记SR——GWAInet & GFRnet

weixin_30730053的博客

07-23

714

Learning Warped Guidance for Blind Face Restoration & Exemplar Guided Face Image Super-Resolution without Facial Landmarks Introduction 面部图像超分辨Face image super-resolution旨在重建低分辨率（LR）面...

图像基本知识及常用网络

weixin_44845357的博客

09-25

776

以下是我自己总结的，还有不足的地方。正在不断修改和完善。推荐一个总结得更好的链接：概览主要语义分割网络，FCN、UNet、SegNet、DeepLab 等概览主要语义分割网络图像基本组成像素 pixel 灰度值 intensity (一个pixel的最基本特征) 一张image可以看做一个矩阵，矩阵的每一个元素就是一个像素，每个元素上的值就是灰度值图像处理中常见的任务 1. 图像分类给定一张输入图像，图像分类的任务是判断该图像属于哪类，如果是多任务分类，可以用于分类该图像包含哪个类别。所以

【论文阅读】02-A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications

Mr_GYF的博客

09-17

1744

整合人类知识是人工智能的研究方向之一。知识表示和推理是受人类问题解决的启发，将要为智能系统表示知识，使其获得解决复杂任务的能力知识图谱作为一种结构化的人类知识形式受到了学术界和工业界的极大关注知识图谱是事实的结构化表示，由实体、关系和语义描述组成。知识图谱与知识库是同义的，只是有细微的区别。在考虑知识图谱的图结构时，可以将其视为一个图。当涉及到形式语义时，它可以作为对事实进行解释和推理的知识库。知识库和知识图谱的示例如图1所示知识可以在资源描述框架（RDF）下以（头、关系、尾）或（主语、谓语、宾语）的形式

【论文阅读笔记】Meta 3D AssetGen

weixin_43357695的博客

07-06

1280

我们提出了 Meta 3D AsetGen (AssetGen)，这是文本到 3D 生成的重大进步，它产生了忠实、高质量的网格，具有纹理和材料控制。与在 3D 对象外观中烘烤阴影的作品相比，AsetGen 输出基于物理的渲染 (PBR) 材料，支持逼真的重新照明。AsetGen 使用分解阴影和反照率外观通道生成对象的前几个视图，然后使用延迟阴影损失重建 3D 中的颜色、金属度和粗糙度以进行有效监督。**它还使用符号距离函数更可靠地表示 3D 形状，并为直接形状监督引入了相应的损失。

语义分割之Gated Feedback Refinement Network for Dense Image Labeling

画心

07-09

1277

Gated Feedback Refinement Network for Dense Image Labeling 文章目录Gated Feedback Refinement Network for Dense Image Labeling主要工作网络结构Gate UnitGated Refinement UnitStage-wise Supervision实验结果相关链接相关文章——LRN ...

G-GhostNet（IJCV 2022）原理与代码解析

00000cj的博客

02-14

2070

本文提出了两种轻量网路，用于CPU端的C-GhostNet和用于GPU端的G-GhostNet。前者就是20年的原版GhostNet，这里只是换了个名字，具体可见GhostNet（CVPR 2020）原理与代码解析，这里不再详细介绍。本文主要介绍新提出的基于GPU端的G-GhostNet。

干货 | 一文概览主要语义分割网络，FCN、UNet、SegNet、DeepLab 等等等等应有尽有

热门推荐

蓝三金的博客

05-25

9万+

原文地址：https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmentation-over-the-years.html 介绍图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，...

主要语义分割网络

qq_32256033的博客

04-30

551

一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器——解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构之间的不同主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上映射到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。不同于分类任务中深度网络的最终结果（即类存在的概率）被视为唯一重要的事，语义分割不仅需要在像素级有判别能力，还需要...

最新论文阅读（3）

wydbyxr的博客

06-06

811

Gated Feedback Refinement Network for Dense Image Labeling - 2017CVPR - G-FRNet - 曼尼托巴大学【美】　　GFRNet进行粗略预测，然后在细化阶段高效地整合局部和全球上下文信息，逐步细化细节。我们引入了控制前进信息的门单元，以过滤掉歧义。　　 AutoEncoder By Forest - ...

一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

AI科技大本营

06-01

6027

本文作者总结了 FCN、SegNet、U-Net、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以及一些半监督方法，例如 DecoupledNet 和 GAN-SS，并为其中的一些网络提供了 PyTorch 实现。在文章的最后一部分，作者总结了一些流行的数据集，并展示了一些网络训练的结果。

网络布局算法之【FR算法(Fruchterman-Reingold)】

漫游学海之旅

09-10

3万+

FR算法(Fruchterman-Reingold) 属于力引导布局算法类别。力引导布局（Force-directed Layout）力引导布局最早由Peter Eades在1984年的“启发式画图算法”一文中提出，目的是减少布局中边的交叉，尽量保持边的长度一致。此方法借用弹簧模型模拟布局过程：用弹簧模拟两个点之间的关系，受到弹力的作用后，过近的点会被弹开而过远的点被拉近；通过不断的迭代，整个布局

论文阅读方法总结

Ema1997的博客

12-12

1995

感谢某乎及大佬们提供的方法总之就是多读，看引用、看作者、看摘要再决定读不读，看图看核心内容决定是否精读，对精读的文章多看几遍，再为文章加标签并保存。如果英语不好就多看英文报纸，写论文贵在逻辑框架与一气呵成。学习是没有捷径的，剩下的就是和论文死磕了。：）真“开(tou)心(tu)”呢。一、阅读英文文献步骤不要上来就通读全文，先看图，先看图，先看图！想清楚搜索关键词。读标题，看被引，看...

论文笔记：Adversarial Net与IQA

God_68的博客

09-18

2653

论文一： 2018年CVPR: Hallucinated-IQA: No-Reference Image Quality Assessment via Adversarial Learning @article{Lin2018Hallucinated, title={Hallucinated-IQA: No-Reference Image Quality Assessment via Ad...

SEPC论文阅读

qeqjkqjklq的博客

10-10

1471

题目：用于目标检测的金字塔尺度均衡卷积（简称SEPC）图像处理基础总结跨尺度相关性尺度不变性：就是我们在描述一个特征之前，将两张图像都变换到同一个尺度上，然后再在这个统一标准上来描述这个特征。（为了实现尺度不变性，需要给特征加上尺度因子。在进行特征描述的时候，将尺度统一就可以实现尺度不变性了。）注：尺度不变就是在特征点提取，或者匹配的时候，永远都把握好他就是那么大的存在，不会因为缩放把它变形。 SIFT：尺度不变特征转换，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取.

YOLOv3论文阅读

qeqjkqjklq的博客

10-10

1079

YOLOv3增量的改进 You Only Look Once：（创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼哦）就能知道有哪些对象以及它们的位置）说的是只需要一次CNN运算实战：使用yolov3完成肺结节检测（Luna16数据集）及肺实质分割：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24739717/article/details/97112144 从零开始实现YOLO v3（Part1）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36899263 .