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（转）Image Segmentation with Tensorflow using CNNs and Conditional Random Fields

Daniil's blog Machine Learning and Computer Vision artisan. About/ Blog/ Image Segmentation with Tensorflow using CNNs and Conditional Random Fields Tensorflow and TF-Slim | Dec 18, 2016 A post showing how to perform Image Segmentation with a recentl…

Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）

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 [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…

FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集: http://pan.baidu.c…

caffe初步实践---------使用训练好的模型完成语义分割任务

caffe刚刚安装配置结束,乘热打铁! (一)环境准备前面我有两篇文章写到caffe的搭建,第一篇cpu only ,第二篇是在服务器上搭建的,其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂.其实,第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成,还没有编译python接口,那么下面我们一起搞定吧! 首先请读者再回过头去看我的<Ubuntu16.04安装配置Caffe>( http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html ) 在这篇博文的结尾,我们再增加…

论文笔记（4）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…

FCN小小实战

先说一下前期准备工作:自己的运行环境是Ubuntu16.04+caffe+CPU(这台电脑没有GPU)+python 关于python的搭建就不说了,网上随便一搜,很多参考资源.说一下我配置好caffe之后,编译python接口时遇到的问题,以及我用到的解决办法. 比较顺利地配置好caffe只后,到了make pycaffe的时候,提示如下错误: 后来执行:~/caffe$ locate pyconfig.h 找到头文件pyconfig.h 下面是一步至关重要的操作:~/caffe$export…

论文阅读笔记（一）FCN

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络摘要卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进…

pascalcontext-fcn全卷积网络结构理解

一.说明 fcn的开源代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 其中,pascalcontext-fcn语义分割,算上背景,一共分割为60类. pascalcontext-fcn全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Sk…

fcn训练及预测tgs数据集

一.背景 kaggle上有这样一个题目,关于盐份预测的语义分割题目.TGS Salt Identification Challenge | Kaggle https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 二.过程 1.下载数据,https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/data 数据说明: train.csv id rle_mask 4000项,即有4…

fcn+caffe+siftflow实验记录

环境搭建: vs2013,编译caffe工程,cuda8.0,cudnn5.1,python2.7. 还需要安装python的一些包.Numpy+mkl scipy matplotlib scikit-image protobuf Pip install scikit-image的时候,需要注意,下载该模块 Windows版python模块的下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 跑实验: 下载fcn的caffe源代码: htt…

CocoStuff—基于Deeplab训练数据的标定工具【一、翻译】（未完）

一.CocoStuff简介 CocoStuff是一款为deeplab设计的,运行在Matlab中的语义标定工具,其标定结果和结合Deeplab训练出的结果均为mat文件格式,该项目源码已在github上进行开源. 二.说明本文为系列博客第一篇,主要对项目readme进行简单的翻译,主要是为了自己在学习踩坑过程中方便查阅说明,如果能帮到大家便是极好的. *注:未完,部分只是先扔上来,将来会继续完善. 笔者在探索之前并未在网上搜索到关于CocoStuff的相关中文博客,所以这可能是第一篇,有那里不…

语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet，语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类；目标检测只有两类,目标和非目标，就是在一张图片中找到并用box标注出所有的目标.

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割首先需要了解一下什么是语义分割(s…

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