Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上

参考自知乎作者：困兽 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22308032前言 (呕血制作啊！)前几天刚好做了个图像语义分割的汇报，把最近看的论文和一些想法讲了一下。所以今天就把它总结成文章啦，方便大家一起讨论讨论。本文只是展示了一些比较经典和自己觉得比较不错的结构，毕竟这方面还是有挺多的结构方法了。介绍 图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图

Markov Random Fields(MRF)是undirected graph的概率表示，下面说说它在computer vision中的应用。MRF应用在视觉中，相当于一个Labeling问题，更具体点，是通过MAP inference来确定图中每个节点的label。MRF相比其他方法的优势是：1）提供了一种principled method来对Prior kno

转自:http://blog.youkuaiyun.com/polly_yang/article/details/9716591         在机器视觉领域，一个图像分析问题通常被定义为建模问题，图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程。一个模型除了可以表达成图形的形式外，通常使用一个目标函数来表示，因此建模的过程就是定义目标函数的过程，模型求解的过程也就是利用各种优化工具或者知识来解目标函

论文阅读笔记：Fully Convolutional Networks forSemantic Segmentation这是CVPR 2015拿到best paper候选的论文。论文下载地址：Fully Convolutional Networks forSemantic Segmentation