论文源址:https://arxiv.org/abs/1505.04366 tensorflow代码:https://github.com/fabianbormann/Tensorflow-DeconvNet-Segmentation 基于DenconvNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-DeconvNet 摘要 通过学习一个反卷积网络来实现分割算法, 本文卷积部分基于改进的VGG-16,反卷积网络部分由反卷积层和…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要 在移动端上进行实时的像素级分割十分重要.基于分割的深度神经网络中存在大量的浮点运算而且需要经过较长的时间才可以进行投入使用.该文提出的ENet目的是减少潜在的计算.ENet相比现存的分割网络,速度快18倍,参数量要少79倍,同时分割得到的准确率不有所损失,甚至有所提高. 介绍 目前,增强现实可…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.04924 摘要 该文提出了基于混合标签的半监督分割网络.与当前基于区域分类的单任务的分割方法不同,Decoupled 网络将分割与分类任务分离,并为每个任务单独学习一个分离的网络.分类网络识别与图片相关的标签,然后在每个识别的标签中进行二进制的分割.Decoupled网络可以基于图像级别标签学习分类网络,基于像素级别标签学习分割网络.该网络通过桥链接层获得类别明确的激活maps来减少分割的搜索空间.该文在少量训练数据的条件下仍优于…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1705.06820 tensorflow(github): https://github.com/HongyangGao/PixelDCN 基于PixelDCL分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronsegExperiment-PixelDCL 摘要 反卷积被广泛用于深度学习的上采样过程中,包括语义分割的编码-解码网络与无监督学习的深度生成网络.反卷积的一个缺点是生成的特征图类似于棋盘状,相邻元素之间的…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf tensorflow代码:https://github.com/hellochick/PSPNet-tensorflow 基于PSPNet101的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-PSPNet 摘要 对于不非特殊条件的场景解析仍十分困难.该文利用金字塔池化模型,融合了图像中不同区域的上下文信息. 介绍 分割可以预测完全理解场景,预测标签,…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方实现: https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 实验代码:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-Deeplabv3_PLUS.git 摘要 分割任务中常见的结构有空间池化模型与编码-解码结构,前者主要通过不同的卷积和不同rate的池化操作和感受野…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.00915.pdf 摘要 该文主要对基于深度学习的分割任务做了三个贡献,(1)使用空洞卷积来进行上采样来进行密集的预测任务.空洞卷积可以在不增加参数量的基础上增大filter的感受野,从而可以得到更多的语义信息.(2)空洞空间金字塔池化结构(ASPP)从而以多尺寸来分割目标物体.通过不同sample rates的filters及不同大小的感受野,来获得多尺寸下的语义信息.(3)结合DCNN与概率模型提高物体的检测边界.DCNNs+C…

Introduction (1)Motivation: ① 现实场景中,给所有视频进行标记是一项繁琐和高成本的工作,而且随着监控相机的记录,视频信息会快速增多,因此需要采用半监督学习的方式,只对一部分的视频进行标记. ② 不同的相机有着不同的拍摄条件(如设备质量.图片尺寸等等),不同设备间的差异影响匹配的性能. (2)Contribution: ① 提出一个半监督视频行人重识别方法(semi-supervised video-based person re-id approach). ② 设计了…

背景 分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务.如下图,对于同步调用,当库存服务不可用时,商品服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用库存服务时,最终可能导致整个商品服务资源耗尽,无法继续对外提供服务.并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递,这种现象被称为雪崩效应. 雪崩效应应对策略 针对造成雪崩效应的不同场景,可以使用不同的应对策略,没有一种通用所有场景的策略,参考如下: 硬件故障:多机房容灾.异地多活等. 流量激增:服务自动扩容.流量控制(限流.关闭重试)等.…

论文阅读笔记(十七)ICCV2017的扩刊(会议论文[传送门]) 改进部分: (1)惩罚函数:原本由两部分组成的惩罚函数,改为只包含 Sequence Cost 函数: (2)对重新权重改进: ① Positive Re-Weighting: 其中 若太大,则选择的样本标签的可信度小:若太小,则样本数量不足以进行矩阵学习,因此设置如下的: 其中,σ为 [0, 1],如果 σ = 1,则说明充分相信样本估计的可信度,反之设置为 σ = 0. ② Negative Re-Weighting: 对于所…