[深度学习] FCN 全卷积网络 语义分割

最新推荐文章于 2025-05-19 09:17:37 发布
最新推荐文章于 2025-05-19 09:17:37 发布
阅读量1.2k 收藏 6
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Deep Learning 文章标签： FCN 语义分割 深度学习 全卷积网络 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41028208/article/details/82874440

FCN 全卷积网络

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
今天实验室停电，无聊把原来的一个分享PPT发上来

语义分割

语义分割是计算机视觉中的基本任务，也是计算机视觉的热点，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义Semantic Segmentation的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。

例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。与图像分类，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。说白了，就是将图片上所有的像素点进行分类。

image

image

CNN与FCN

CNN这几年一直在驱动着图像识别领域的进步。无论是整张图片的分类，还是物体检测，关键点检测等都在CNN的帮助下得到了非常大的发展。

cnn

但是图像语义分割不同于以上任务，前面说了，需要预测一幅图像中所有像素点的类别，这是个空间密集型的预测任务。

传统用CNN进行语义分割的方法是“将像素周围一个小区域作为CNN输入，做训练和预测。这样做

  • 存储开销大
  • 计算效率低下，过多的重复计算
  • 如何
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
全卷积网络FCN进行图像分割
10-22 9237
背景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》在图像语义分割挖了一个坑，于是无穷无尽的人往坑里面跳。全卷积网络 Fully Convolutional NetworksCNN 与 FCN通
全卷积网络（FCN）与图像分割
热门推荐
05-14 16万+
与传统用CNN进行图像分割的方法相比，FCN有两大明显的优点：一是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。二是更加高效，因为避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题。
【语义分割专栏】：FCN原理篇
最新发布
走进深度学习，不仅仅只是原理，更包括详细代码解读。
05-19 1653
本文介绍了语义分割领域的开山之作——全卷积网络（FCN），并详细解析了其核心思想与创新点。文章分析了FCN出现的历史背景，指出传统语义分割方法依赖手工特征和滑动窗口的局限性，并提出了使用CNN进行端到端语义分割的挑战。FCN通过舍弃全连接层，构建全卷积网络，解决了输出维度不匹配的问题，并通过反卷积实现上采样，恢复了图像的空间细节。
全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割
AI浩
03-09 1万+
全卷积网络（FCN）实战：使用FCN实现语义分割 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在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
全卷积网络
abc1234564546的博客
12-26 326
全卷积网络
全卷积网络(FCN)
m0_56175815的博客
07-16 823
义分割是对图像中的每个像素分类。全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，这是通过在前面引入的转置卷积（transposed convolution）实现的。
pytorch实现简单的FCN全卷积网络结构，用于语义分割
05-12
全卷积网络是一种深度学习模型，最初由Long等人在2015年的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》论文中提出，主要用于图像语义分割任务。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，FCN将全连接层替换...
FCN应用：利用FCN全卷积网络实现语义分割 CamVid数据集
l love CV
04-21 2640
语义分割，简单地说，分割就是抠图。语义分割，就是按图像中物体表达的含义进行抠图。相比传统的目标识别，语义分割它更强大。语义分割模型不仅可以识别简单的类别，而且还可以进行多目标、多类别、复杂目标以及分割目标。截至到2017年底，我们已经分化出了数以百计的模型结构。当然，经过从技术和原理上考究，我们发现了一个特点，那就是当前最成功的图像分割深度学习技术都是基于一个共同的先驱：FCN（Fully Convolutional Network，全卷积神经网络）。
基于MindSpore实现FCN（全卷积网络）的图像语义分割任务
Kenji_Shinji的博客
02-14 419
FCN的关键思想是通过逐像素预测分割结果，保留了图像中的空间信息，有效提高了图像分割的精度。本文将通过一个实际案例，使用MindSpore实现基于FCN（全卷积网络）的图像语义分割任务，帮助大家了解如何利用MindSpore框架进行图像语义分割任务的实现与优化。图像语义分割是计算机视觉中的一个经典任务，它的目标是为每一个像素分配一个标签，从而实现图像的精细化理解。在此模型中，Conv2d表示常规的卷积层，Conv2dTranspose表示反卷积层（即上采样），用于恢复图像的空间尺寸。
FCN深度学习语义分割开山之作——学习笔记
qq_55009448的博客
10-26 951
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》提出了，可直接处理任意大小的输入图像并输出相应大小的预测结果，超过了现有技术水平。
全卷积网络（FCN）
qq_58317297的博客
07-22 853
步幅为𝑠，填充为𝑠/2（假设𝑠/2是整数）且卷积核的高和宽为2𝑠，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大𝑠倍。使用双线性插值生成权重的主要原因是为了在上采样（upsampling）操作中保持图像的平滑过渡，避免像素块效应，并且能够更好地保留图像的细节。1、全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过1×1卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。#构造一个将输入的高和宽放大2倍的转置卷积层，并将其卷积核用bilinear_kernel函数初始化。
全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）
PeterClerk的博客
11-24 1009
全卷积网络
全卷积网络 Fully Convolutional Networks
WK785456510的博客
07-27 993
CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化)。 ...
FCN语义分割
gqixf的博客
09-13 341
FCN（语义分割）
hu_Mrs的博客
04-01 2305
有关于FCN的个人理解
语义分割 FCN
m0_53926478的博客
04-21 1264
图像语义分割 图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别 语义分割对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别 与实例分割的区别 语义分割没有分离同一类的实例；我们关心的只是每个像素的类别，如果输入对象中有两个相同类别的对象，则分割本身不将他们区分为单独的对象。而实例分割会对每一个个体进行单独划分。 应用 自动驾驶汽车 医学图像诊断 无人机着陆点判断 图像语义分割实质 语义分割的目标 一般是将一张RGB图像(height * width *
FCN全卷积网络
慕云
12-11 230
FCN全卷积网络 1、结构 分类的的最后加上卷积层，采用上采样 【1】本质是分类网络，加上上采样，得到原有图像大小 【2】有跳级结构 【3】输入任意大小的图像 输入：任意尺寸的彩色图像 输入与输出尺寸相同 通道数：n（目标类别数）+1（背景） 全卷积：网络在ＣＮＮ卷积部分不用全连接而是替代成卷积的目的是允许输入的图片为超过某一尺寸的任意大小。 上采样（Ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ）：由于在卷积过程中，我们的特征图像变得很小（比如图像的长宽缩小３２倍），为了得到原图像大小的稠密像素预测，需要上采样。 上采样（Ｕｐｓ
全卷积网络 FCN 详解
tuuzhang的博客
07-11 2万+
原文链接：全卷积网络 FCN 详解背景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》在图像语义分割挖了一个坑，于是无穷无尽的人往坑里面跳。全卷积网络 Fully Convolutional ...
深度学习全卷积网络FCN：图像分割领域的突破
"深度学习之图像分割领域的里程碑之作——《全卷积网络（FCN）在语义分割中的应用》论文，由Jonathan Long、Evan Shelhamer和Trevor Darrell共同撰写，发表于UC Berkeley的研究团队。该论文揭示了卷积神经网络（CNN...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值