全卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-08-10 21:16:12 发布
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#深度学习

卷积神经网络发展汇总，全！！！
qq_19329785的博客
04-27 3247
研究生阶段接触了一年半的深度学习，对相关领域的各种网络结构也有了一定的积累。对于初学者来说，熟悉各种网络的不同，以及每个阶段的技术创新，对于训练自己的网络和提出新的idea以及选择一个好的backbone都会有很好的帮助。希望这样的总结，会对大家有所帮助。 ...
全卷积神经网络FCN
gentelyang的博客
04-11 1483
CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》FCN概述：FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层...
FCN的学习及理解（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
热门推荐
凹酱的DEEP LEARNING
05-23 29万+
论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 是图像分割的milestone论文。理清一下我学习过程中关注的重点。fcn开源代码github下载地址https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org核心思想该论文包含了当下CNN的三个思潮- 不含全连接层(fc)的全卷积(fu...
了解CNN这一篇就够了：卷积神经网络技术及发展
maweifei的博客
10-31 4万+
【新智元导读】深度学习很火，说起深度学习中一个很重要的概念——卷积神经网络（CNN）似乎也人人皆知。不过，CNN究竟是什么，涉及哪些概念，经过如何发展，真正要有逻辑地归纳一遍，估计不少人都说不清。日前，南洋理工大学研究人员梳理CNN发展历史，从基础组成部分讲起，介绍并探讨CNN在视觉识别方面的原理及应用，是系统深入理解CNN的好文。 　　Recent Adva
全卷积神经网络研究综述.pdf
09-25
全卷积神经网络研究综述 全卷积神经网络是深度学习中的一种重要模型，近年来在视觉研究领域取得了巨大的成功。该模型的成功可以归结为以下几个方面： 首先，全卷积神经网络可以学习图像中的空间 hierarchy 信息，...
基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取.pdf
09-25
基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取 本文提出了一种基于全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN）的灌区渠系提取方法。该方法使用无人机采集的正射影像，通过 FCN 模型实现渠系轮廓的提取...
基于改进全卷积神经网络的高分遥感影像不透水面提取制图.pdf
09-25
"基于改进全卷积神经网络的高分遥感影像不透水面提取制图" 本文主要介绍了基于改进全卷积神经网络的高分遥感影像不透水面提取方法。该方法使用局部注意力机制的密集连接全卷积神经网络模型，基于国产高分二号遥感...
基于优化可形变区域全卷积神经网络的人头检测方法
02-03
为解决上述问题,提出一种基于区域全卷积神经网络进行头部检测的方法。特征学习阶段通过残差网络和区域候选网络获得特征及感兴趣区域,并在残差网络中添加可形变卷积层。再将感兴趣区域输入池化层,进行可形变位置敏感...
基于改进的全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测
02-12
提出了基于改进的深度学习全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测方法。将预训练后的深层卷积神经网络全连接层改为全卷积层，采用反卷积方法对特征图进行上采样，优化改进网络结构，并采用Adam梯度下降法加速收敛。...
卷积神经网络的发展综述
polaris_c的博客
12-31 4万+
部分内容来自《Recent_Advances_in_Convolutional_Neural_Networks》，本人在此文基础上进行了一些删改。 过去几年，深度学习在解决诸如图像目标识别、语音识别和自然语言处理等很多问题方面都表现出色。在各种类型的神经网络当中，卷积神经网络是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合的情况下训练出高性能卷积神经网络是很困难的。ImageNet这样的大规模标记数据的出现和GPU计算性能的快速提高，使得对卷积神经网络的研究迅速井喷。本文我将纵览卷积神经
【FCN】全卷积网络——图像分割
Watson的博客
07-19 1117
FCN的学习及理解（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation） 全卷积网络（FCN）与图像分割 图像语义分割之FCN和CRF 深度学习（二十一）基于FCN的图像语义分割 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层如下图所示，在传统的CNN结构中，前5层是卷积层，第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量，第8层是...
卷积神经网络发展历史及各种卷积神经网络模型简介
sun_shine56的博客
06-17 3万+
1.前言 我的毕设做的是基于opencv和卷积神经网络的人脸识别项目。在做完这个项目之后，我一直想好好总结一下所学到的关于卷积神经网络的知识。现在趁着有点空闲，随手记录一点以前学过的，或者正在学习的知识点，相当于一个备忘录。 ** 2.卷积神经网络模型概览 ** 从一开始的LeNet到后来的VGGNet，再到google的Inception系列，再到ResNet系列，每一种神经网络模型都有其创新...
【深度学习新浪潮】遥感图像风格化迁移研究工作介绍
最新发布
智能守恒_HengAI
08-10 123
遥感图像风格化迁移是将艺术风格（如油画、素描、赛博朋克等）迁移到遥感图像中，同时保留其地理结构和关键地物信息的技术。由于遥感图像具有分辨率高、地物结构复杂（如建筑、道路、植被等）、可能包含多光谱信息等特点，其风格化迁移与自然图像相比存在特殊挑战（如需避免破坏地理特征的可识别性）。以下从方法、研究进展、代码与数据三个方面进行说明。
SimBA算法实现过程
2301_80349130的博客
08-09 823
L2：关注全局扰动能量L∞：关注局部最大变化。
【深度学习新浪潮】近三年3DGS在大规模场景重建中的研究进展（2022-2025）
智能守恒_HengAI
08-08 207
（2024-2025，清华大学/ETH Zurich）（2025，法国国家信息与自动化研究所）（2025，新加坡国立大学）
深度学习·MAFT
2301_80132162的博客
08-08 386
效率上：为每个图片叠加提议生成多个子图像，并使用子图像分类效率低下，本文提出了一种同时处理多个提议的方法。所以也要考虑使用提议时，保留原本的全局信息。性能上：子图像之外的区域都为0,导致。＋　实验：对不同的提议，
3深度学习Pytorch-神经网络--全连接神经网络、数据准备（构建数据类Dataset、TensorDataset 和数据加载器DataLoader）
2202_75674969的博客
08-07 1196
深度学习是机器学习的一个分支，核心是通过多层非线性神经网络自动学习数据的抽象特征，无需人工设计特征。与传统机器学习相比，它能处理更复杂的数据（如图像、文本、语音），且随着数据量和计算能力的提升，性能会显著提高。端到端学习：直接从原始数据学习目标输出层次化特征提取：底层学简单特征（边缘），高层学复杂特征（物体部件）大数据驱动：需要海量训练数据表示学习：自动发现数据的内在表示。
以此芯p1芯片为例研究OpenHarmony上GPU (Vulkan) 加速在深度学习推理中的价值
weixin_58069108的博客
08-06 797
可以参考目前OpenHarmony上主要使用的图像api是OpenGL ES ，以rk3568为例，3568使用mail系列的GPU，如果需要得到其vulkan驱动的话，建议使用mesa3d提供的开源实现。
双通道全卷积神经网络
12-11
双通道全卷积神经网络（Dual-Path Fully Convolutional Network, DPFCN）是一种深度学习模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务。它结合了全卷积神经网络（Fully Convolutional Network, FCN）和双通道结构的特点，以提高图像分割和识别的精度和效率。 ### 双通道全卷积神经网络的特点 1. **全卷积结构**： 全卷积神经网络（FCN）是一种不包含全连接层的卷积神经网络。它的主要特点是能够处理任意大小的输入图像，并生成与输入图像大小相同的输出。这种结构使得FCN在图像分割任务中非常有效。 2. **双通道设计**： 双通道结构指的是网络中有两个并行的卷积路径，每个路径可以有不同的卷积核大小或不同的网络深度。这种设计可以捕捉不同尺度的特征，从而提高模型的表达能力。 ### 工作原理 1. **输入图像**：网络接收一张输入图像，并将其传递给两个并行的卷积路径。 2. **卷积路径**：每个路径通过一系列卷积层、激活函数和池化层进行处理。每个路径可以有不同的卷积核大小或网络深度。 3. **特征融合**：两个路径的特征图在某个阶段进行融合，通常通过连接（concatenation）或加和（addition）操作。 4. **输出层**：融合后的特征图通过一系列卷积层进行处理，最终生成与输入图像大小相同的输出。 ### 应用场景 双通道全卷积神经网络在以下任务中表现出色： - **图像分割**：例如语义分割、实例分割等。 - **目标检测**：通过分割的方式进行目标检测。 - **图像分类**：在某些情况下，DPFCN也可以用于图像分类任务。 ### 优点 - **多尺度特征提取**：双通道设计使得网络能够捕捉不同尺度的特征，提高模型的表达能力。 - **高效处理**：全卷积结构使得网络能够处理任意大小的输入图像，并且计算效率高。
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