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Abstract成功训练一个深度网络需要大量的已标注的训练样本。我们提出了一种网络和训练策略：使用数据增强（data augmentation）大量使用数据增强去更有效的利用的标注好的样本。网络由收缩路径(contracting path)和 扩张路径(expanding path)组成contracting path用来获取context，即上下文信息和收缩路径对称的扩张路径用来精...

pixel-wise、patch-wise和image-wisepixel-wise 像素级别的patch-wise 块级别的，介于像素级别和图片级别之间的区image-wise 图片级别的，一张图片的label是狗，是对图片进行标注...

mean-shift clustering用luvgraph-cut based segmentation 基于图切缺点：容易产生过度分割基于这个缺点shi和malik提出了normalized 方法 去克服oversegmentation的问题，但计算复杂度比较高active contours 主动轮廓分割方法...

论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.07122代码地址：https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflowhttps://github.com/fyu/dilation 作者用caffe写的introductionmotivation 动机CNN的池化操作影响语义分割的精度This prompts new questi...