语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2024-03-01 12:44:31 发布
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分类专栏： 语义分割 语义分割
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The One Hundred Layers Tiramisu:
Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation
CVPRW 2017
Code: https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet

本文将 DenseNets 按照 FCN 方式用于 语义分割

首先看看 DenseNets 该网络主要由 dense block 构成
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输入经过第一层网络处理得到 k 个 特征图，输出和 输入 concatenate 作为下一层输入，第二层的输出是 k 个 特征图，和第二层的输入 concatenate ，最后一层的输出是 k 个 特征图，和前三层的输出 concatenate ，得到 4*k feature maps

分割的架构
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模块结构
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FC-DenseNet103 model
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CamVid dataset 结果
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Gatech dataset 结果
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图像分割效果
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DenseUNet 改进：结合APBottleneck（注意力瓶颈模块）
Henry的博客
04-30 701
今天我们将深入分析一个名为DenseUNet的神经网络架构，它巧妙地将DenseNet的强大特征提取能力与UNet的经典U型结构相结合，并加入了注意力机制来提升模型性能。这个网络特别适用于图像分割任务，能够处理不同数量的输入和输出通道。
【CV-Learning】语义分割
Y0704__00的博客
08-02 298
给图像的每个像素分配类别标签，不区别实例，只考虑像素类别。
动手实践系列：CV语义分割！
Datawhale
12-04 3417
Datawhale干货作者：游璐颖，福州大学，Datawhale成员图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，...
图像分割“The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation”
cv_family_z的博客
08-23 6830
code:: https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet DSOD中的一篇参考文献，不需要预训练进行图像分割，同样使用了DenseNet。在CamVid和Gatech数据库上，没有预训练，没有CRF后处理，达到了state-of-the-art的效果。DenseNet的优点：（1）参数有效性，参数使用效率高；（2）隐式深层监督，short paths；（3）特征重用
【图像分割论文阅读】The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation
Ray
06-04 1051
本文出自加拿大蒙特利尔学习算法研究院、蒙特尔理工学院、蒙特利尔伊玛吉亚公司、巴塞罗那计算机视觉中心联合出品。注意到Bengio也在其中。文章最终发表于CVPR2017. 论文地址：The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation 背景 从某种意义上来说，本文的结构...
CV实践--语义分割
weixin_41577592的博客
02-20 277
赛题理解与baselinebaseline部分 baseline部分 引入相关库函数，定义rle编解码函数 flatten: 沿纵向（F）平铺（flatten）向量； np.concatenate: 适用于大规模数据拼接，默认axis=0； np.where输出满足条件 (即非0) 元素的坐标； import numpy as np import pandas as pd import pathlib, sys, os, random, time import numba, cv2, gc fro
论文详解-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
sanguine__的博客
01-18 999
全卷积网络是一类丰富的模型，可以解决许多像素级的任务。用于语义分割的fns通过传递预训练的分类器权重、融合不同的层表示以及在整个图像上进行端到端学习来显著提高准确率。端到端，像素到像素的操作同时简化并加速了学习和推理。本文的所有代码在Caffe中都是开源的，并且所有模型都可以在Caffe模型动物园中免费获得。进一步的工作已经证明了全卷积网络在各种图像到图像任务中的通用性。%5Csum。
Fully-Convolutional-Networks-for-Semantic-Segmentation:2020 CVPR项目，全卷积网络在语义分割中的应用
03-28
在提供的"Fully-Convolutional-Networks-for-Semantic-Segmentation-master"压缩包中，可能包含了实现FCNs的源代码、预训练模型、数据集、实验配置文件以及相关的文档。用户可以通过阅读源代码，了解FCNs的具体实现...
The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation
qq_31425127的博客
06-11 1012
今天介绍一篇文章，FCN和DenseNet的超强结合体，2017CVPR，一起来欣赏下吧！ 文章地址：https://arxiv.org/abs/1611.09326 1、 FC-DenseNet提出背景 FCN：FCN是首个在传统CNN的基础上解决像素级语义分割问题的网络。同过加入上采样层，使得输出图像尺寸和输入一样大小，也即网络的输入可以是任意大小的图像，不需要像AlexNet那样需要统...
【CV论文精读】【语义分割】【FCN】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
最新发布
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03-01 1241
卷积网络是强大的可视化模型，可以产生特征层次。我们表明，卷积网络本身，经过端到端、像素到像素的训练，在语义分割方面超过了最先进的水平。我们的关键见解是构建“完全卷积”网络，该网络接受任意大小的输入，并通过高效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详述了全卷积网络的空间，解释了它们在空间密集预测任务中的应用，并绘制了与先前模型的联系。我们将当代分类网络（AlexNet[20]、VGG[31]和GoogLeNet[32]）改造成完全卷积的网络，并通过微调[3]将它们学习到的表示转移到分割任务中。
语义分割 - FCN (Fully Convolutional Networks)
Bro_Jun的博客
09-19 1814
目录FCN论文精读本文的创新点先验知识感受野（感受域） Receptive field全局信息与局部信息算法架构训练技巧算法实现定义配置文件 cfg.py数据集处理 dataset.py导入包※※※ 对标签图像编码为什么要对标签图像编码代码实现加载数据集模型的建立 FCN.py导入包自定义双向线性插值卷积核线性插值与双线性插值代码实现卷积核效果构建网络卷积与反卷积尺寸计算公式vgg16的结构代码实现 FCN论文精读 本文的创新点 将分类网络改编为全卷积网络，具体为全连接层转化为卷积层以及通过反卷积
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用于图像语义分割Fully Convolutional DenseNet (A.K.A 100 layer tiramisu)的TensorFlow实现
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一、上采样 1.repeat 按行列复制填充 2. Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放 2.1 线性插值 2.2 双线性插值 双线性插值核心思想：是在两个方向分别进行一次线性插值。 假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值，求函数 f 在点 P = (x, y) 的值 3. Deconvolution，也叫 Transposed C..
【CV】语义分割：最简单的代码实现！
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分割对于图像解释任务至关重要，那就不要落后于流行趋势，让我们来实施它，我们很快就会成为专业人士！什么是语义分割？它描述了将图像的每个像素与类别标签（例如花、人、道路、天空、海洋或汽车）相关...
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03-18 1849
Dense Nets的设计主要基于两点： 网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别「窄」，即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 DenseNets具有非常好的抗过拟合性能，尤其适合训练数据相对匮乏的应用。而且相对于resnet它省参数、省计算 接下来我们对整个网络结构进行分析: 首先我们看一下...
fully convolutional networks for semantic segmentation
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完全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）是用于语义分割的一种深度学习模型。它通过将全连接层替换为卷积层来保留输入图像的空间信息，并通过上采样或反卷积操作来恢复高分辨率的分割结果。这种模型在处理大尺寸图像时特别有效。
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