论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf源码地址:https://github.com/hszhao/PSPNet 来自:Semantic Segmentation--Pyramid Scene Parsing Network(PSPNet)论文解读 <Pyramid Scene Parsing Network>论文笔记 What:PsPNet主要是通过金字塔池化提取多尺度信息.按论文的描述:更好的提取全局上下文信息,同时利用局部和全局信息,使得场景识…

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,…

from:https://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/56678560 2017年02月23日 19:28:25 阅读数:6094 首先声明,文末彩蛋,不是笔者提问的 1 一句话总结 作者认为现有模型由于没有引入足够的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出现错误的情景,于是,提出了使用global-scence-level的信息的pspnet,另外本文提出了引入辅助loss的ResNet优化方法. 2 网络结构 本文提出的网络结构简单来说…

作者认为语义分割的两个挑战是分类和定位,而这两个挑战又是比较对立的.对于分类问题,模型需要有变形和旋转不变形,而对于定位问题,模型有需要对变形敏感. 提出的GCN遵循两个主要原则: 1.对定位问题,模型需要全卷积来获得定位信息,不能有全连接或是全局池化层. 2.对分类问题,需要有大的卷积核来连接特征图和每个像素的分类器 此外还添加了边界精细块(boundary refinement block)来代替传统的CRF后处理 全局卷积时没有用非线性激活函数,只有卷积层 1*k+k*1的效果比 k*k…

In this post, I review the literature on semantic segmentation. Most research on semantic segmentation use natural/real world image datasets. Although the results are not directly applicable to medical images, I review these papers because research o…

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文 Abstract   Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed…

创新点: 1.在GCN(global convolutional network)基础上,把他的backbone替换成更多层的,使其适应中分辨率影像,resnet50,101,152 2.利用 channel attention 来挑选出最具有识别力的特征 3.迁移学习来解决数据稀缺的问题,用了不同分辨率训练好的数据 目标数据集: landsat-8 和 ISPRS Vaihingen Challenge Dataset 语义分割现代技术: 1.global context(全局上下文信息):如…

Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation xx…

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…

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…