Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation 2019-04-24 16:53:25 Paper:https://arxiv.org/pdf/1903.02120.pdf Code(unofficial PyTorch Implementation):https://github.com/LinZhuoChen/DUpsampling…

Decoders Matter for Semantic Segmentation:Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation https://www.yuque.com/lart/papers 动机 语义分割领域最常用的编解码方案中, 上采样是一个重要的环节, 用来恢复分辨率. 常用的是, 双线性插值和卷积的配合. 相较于具有一定的棋盘效应的转置卷积, 双线性插值简单快捷, 而且配合后续卷积, 也可以实现和转置卷积类…

Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic Segmentation,但是为了做好这个,作者将其分为三个子任务来做: 1) Differentiating instances. 实例区分 2) Estimating masks. 掩膜估计 3) Categorizing obje…

Concept Mask: Large-Scale Segmentation from Semantic Concepts 2018-08-21 11:16:07 Paper:https://arxiv.org/pdf/1808.06032.pdf 本文做了这么一件事:给定一张图片以及概念名词,输出其对应的分割结果,如下图所示: 具体来说,这个流程大致可以分为如下几个部分: 1. Embedding Network 来学习视觉特征和语义概念之间的对应关系:此时,我们可以得到一个粗糙的 atten…

Dynamic Multimodal Instance Segmentation Guided by Natural Language Queries 2018-09-18 09:58:50 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Edgar_Margffoy-Tuay_Dynamic_Multimodal_Instance_ECCV_2018_paper.pdf GitHub:https://github.com/…

Capsules for Object Segmentation 2018-04-16  21:49:14 Introduction: ----…

Analysis Coreset 是带有权重的数据子集,目的是在某个方面模拟完整数据的表现(例如损失函数的梯度,既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失): 给出优化目标的定义: $w^t$ 是 t 轮得到的 coreset 权重,$X_t$ 是 t 轮得到的 coreset,$L$ 既可以是在训练数据上的损失,也可以是在验证数据上的损失,$L_T$ 是在 coreset 上的损失函数,$\theta_t$ 是 t 轮得到模型参数: 最小化 ERR 来使 Coreset 最好地模拟…

[论文信息] <Feedforward semantic segmentation with zoom-out features> CVPR 2015 superpixel-level,fully supervised,CNN [方法简单介绍] 首先对输入图像以superpixel为单位提取CNN特征(使用VGG16),然后把这些特征作为CNN classifier(使用imageNet)的输入,imageNet输出是每一个superpixel的class. [细节记录] feature 特征…

论文:Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation   目录 0.简介 1.Position-sensitive Score Map 2.Joint Mask Prediction and Classification 3.Networks architecture   0.简介 如果不懂 instance-sensitive score maps 或者说 position-sensitive score maps,建议先去看<…

在上计算机视觉这门课的时候,老师曾经留过一个作业:识别一张 A4 纸上的手写数字.按照传统的做法,这种手写体或者验证码识别的项目,都是按照定位+分割+识别的套路.但凡上网搜一下,就能找到一堆识别的教程,分割的文章次之,而定位的文章就少之又少了.这其中的缘由也很简单:识别目前来说已经不是什么难事了,所以容易写,但分割和定位却仍然是一个头疼不已的问题,不同场景方法不同,甚至同一场景也要结合多种图像处理方法,因此很难有通用的解决策略.在深度学习火起来之后,很多研究人员开始尝试用深度学习的特征提取能力来…