【Semantic Segmentation】 Instance-sensitive Fully Convolutional Networks论文解析(转)

最新推荐文章于 2021-11-13 21:12:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44538273/article/details/88409020
本文是对Instance-sensitive Fully Convolutional Networks论文的简单解析，介绍了如何利用FCN生成实例敏感的分割提案。文章重点讨论了网络架构、组装模块的工作原理以及训练和测试过程，同时对比了DeepMask，并提出了一些未解的问题。

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【Semantic Segmentation】 Instance-sensitive Fully Convolutional Networks论文解析(转)

这篇文章比较简单，但还是不想写overview，转自： https://blog.youkuaiyun.com/zimenglan_sysu/article/details/52451098

另外，读这篇paper的时候，一直想不明白白一个问题，就是他分出了\(k^2\)个Instance-sensitive score maps，他是怎么训练的。。换句话说，ground truth是怎么弄的？ 文章里只说了用logistics做损失函数，应该需要看代码，因为还没有搞分割的打算，先不详细了解代码。

Instance-sensitive Fully Convolutional Networks - eccv 2016

=====

论文地址：http://arxiv.org/abs/1603.08678

=====

一句话概括：

  根据local coherence的特性，以sliding window的方式，利用FCN产生positive-sensitive的instance-level的segment proposal。

=====

framework


从上图可以看出，该network是一个full convolutional network（based on VGG16

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Instance-sensitive Fully Convolutional Networks - eccv 2016
_menglan_Zi
09-06 5416
Instance-sensitive Fully Convolutional Networks - eccv 2016 ===== 论文地址：http://arxiv.org/abs/1603.08678 ===== 一句话概括：   根据local coherence的特性，以sliding window的方式，利用FCN产生positive-sensitive的instance-le
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_menglan_Zi
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