论文笔记《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》

最新推荐文章于 2025-05-25 19:57:00 发布
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本文深入探讨了全卷积网络（FCN）中将全连接层改为卷积层的原理及应用，解释了反卷积的概念与训练方法，并提供了在文本检测领域的使用实例。同时，文章还介绍了代码实现、效果验证以及任意尺寸输入的实现策略。

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参考1
参考2
参考3
论文原文

some questions need to be cleared

  • 这篇文章干啥的？
    – dense prediction， 将CNN全连接层改为卷积层，利用反卷积使最后输出为输入图片大小。每个像素点就是prediction。

  • What is segmentation?

  • The input and output of the network .
  • Following applications of fcn in other field of CV.
    – 如何用在文本检测上的，能否把你们的论文思想简单介绍一下，然后把论文发给我
  • CNN与FCN的区别
    – 全连接层改为卷积层，怎么改的？
    – 反卷积是什么原理，怎么训练参数的？
  • 代码
    – 目前代码主要是 什么平台，我想跑跑demo
  • 为什么这样做会有效果？
  • 怎么实现任意size的输入？
  • 重要插图
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
FCN——Fully convolutional networks for semantic segmentations
莒国小白的博客
11-23 976
Fully convolutinal networks for semantic segmentations                                                                                     ——CVPR 2015     把CNN重新定义为FCN，卷积神经网络经过端到端（end...
论文详解-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
sanguine__的博客
01-18 1062
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
11-17
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）
weixin_30328063的博客
01-04 1952
摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用。我们改编当前的分类网络(AlexNet...
【论文阅读】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
最新发布
qq_34222839的博客
05-25 666
FCN，shift-and-stitch，backwards convolution（deconvolution）
FCN-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
weixin_49496731的博客
11-04 1229
FCN- Fully Convolutional Networks for Semantic SegmentationAbstract1. introduction2.相关工作3.Fully convolutional networks3.1适应分类器用于失谐预测3.2 Shift-and-stitch is fifilter rarefaction3.3Upsampling is backwards strided convolution3.4 Patchwise training is loss sam
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
Ian Wong
10-22 3367
声明 本文仅为学习笔记，不做任何商用，在编写过程中参考甚至复制了其他博主的文章，如有冒犯可联系我进行删除，在此十分抱歉。 基于全卷积网络的语义分割 一、概述 论文地址 GitHub 代码地址 卷积神经网络（CNN）一直在驱动图像处理领域的进步，无论是整张图片的分类(ILSVRC),还是物体检测，关键点检测都在CNN的帮助下得到了非常大的发，但是图像语义分割不同于以上任务，这是个空间密集型（spatial dense prediction）的预测任务，这需要预测一幅图像中所有像素点的类别。 以往的用于语义分割
论文解读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
海不辞水故其深
06-02 2223
要点 1. 构建一个全卷积网络，首个支持端到端像素级训练的网络，网络的输入为任意尺寸，输出为等大图像。 2. 在空间密集型预测任务中解释了其应用。 3. 定义跳接结构，结合深层的语义信息和浅层的表征信息产生精准的分割结果 读引言 研究背景 卷积神经网络已经有力推动了识别任务进展，在图像整体分类、结构化输出局部任务取得了明显进展。下一步自然是想获得产生细致的预测，即对每个像素点进行预测。 先前的工作都是对封闭对象或区域分类，分类结果作为目标中每一个像素的标记。这是他们的缺点，也是我们的工作要解决的问题。
论文阅读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
qq_39109729的博客
11-08 1161
论文阅读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 这篇文章是关于将全卷积网络端到端（End-to-End)地训练，并将其用于语义分割。 摘要 ​ 作者提出了使用全卷积神经网络来接受任意大小的输入，并产生与之相匹配的输出，这样的一个网络在训练和推理的环节效率都很高。作者将这样的密集预测网络与之前的典型的卷积神经网络进行联系，将这些模型的优秀表征能力迁移到语义分割任务中来。进一步地，作者提出了一种用于语义分割的新架构，它可以将网
【CV论文精读】【语义分割】【FCN】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
weixin_44184852的博客
03-01 1257
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。
论文阅读笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
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07-14 3万+
【概览&主要贡献】 【问题&解决办法】 如何进行dense prediction 如何refine，得到更好的结果 【结果】
【文献翻译】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation全卷积神经网络
SSyangguang的博客
08-21 2746
全卷积神经网络 摘 要 卷积网络是一种强大的视觉模型，它可以产生层次化特征。我们展示了卷积网络这种端到端、像素对像素的训练模型，超过了语义分割的最新技术水平。本文的关键点是构建了“全卷积”神经网络，它是一种输入尺寸任意的端对端神经网络，同时网络有着高效的学习和推理过程。我们定义并详细说明了全卷积神经网络的结构，解释它们在像素位置密集型预测任务中的应用，并得出与先前模型之间的连接。本文将经典的...
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN)论文翻译和理解
Eagle的博客
07-28 3644
论文题目：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation * 论文来源:[https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/html/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.html] 翻译人：BDML@CQUT实验室 用于语义分割的全卷积网络 ...
论文笔记之Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
BVL的博客
12-27 3377
最近了解到了Image Semantic Segmentation方面的知识，在此做一个记录。 这篇论文是2015cvpr的best paper，可以说是在cnn上做图像语义分割的开山之作。**1.语义分割定义：** 语义就是指物体的类别，即属于同一类别的物体都算作一类比如图像中的3个人算作一类，5辆汽车算作一类等，它们都属于同一类别，即“人类”、“汽车”一般规定要进行分割的n个类别的物体（即我
fully convolutional networks for semantic segmentation
03-17
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...
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