[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…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1906.00817 代码:https://github.com/valeoai/ZS3 一.内容 Step 0:首先使用数据集(完全不包含 Unseen Classes 的图片)训练 DeepLabv3+ 模型,得到的模型可以对只含有 Seen Classes 的图片进行分类,去掉训练好的 DeepLabv3+ 的最后一层分类层,将其变成一个特征提取器.将所有 Classes 输入到 w2c 模型,得到每个Class 对应的向量,将此向量连…

这篇文章比较简单,但还是不想写overview,转自: https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/52451098 另外,读这篇paper的时候,一直想不明白白一个问题,就是他分出了\(k^2\)个Instance-sensitive score maps,他是怎么训练的..换句话说,ground truth是怎么弄的? 文章里只说了用logistics做损失函数,应该需要看代码,因为还没有搞分割的打算,先不详细了解代码. Inst…

论文阅读: Semi-supervised semantic segmentation needs strong, varied perturbations 作者声明 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:凤尘 >>https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15379232.html 基本信息 \1.标题:Semi-supervised semantic segmentation need…

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…

论文题目是STC,即Simple to Complex的一个框架,使用弱标签(image label)来解决密集估计(语义分割)问题. 2014年末以来,半监督的语义分割层出不穷,究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注,因此弱监督成了人们研究的一个热门方向. 作者的核心思想是提出了层层递进的三个DCNN. 具体来讲,作者一共训练了三个网络:Initial DCNN.Enhanced DCNN和Powerful DCNN.分别解释如下: 1 . Initial DCNN:…

记笔记目的:刻意地.有意地整理其思路,综合对比,以求借鉴.他山之石,可以攻玉. <Convolutional Simplex Projection Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation>-20180724,一篇来自德国波恩大学与锡根大学的paper. 论文code: https://github.com/briqr/CSPN Abstract The method introduces a novel layer which a…

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…

论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍 特征问题:视觉…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.…