Capsules for Object Segmentation 2018-04-16  21:49:14 Introduction: ----…
0 - 背景 今年来卷积网络在计算机视觉任务上取得的显著成果,但仍然存在一些问题.去年Hinton等人提出了使用动态路由的新型网络结构——胶囊网络来解决卷积网络的不足,该新型结构在手写体识别以及小图像分类上取得了不错的效果.其成功的原因在于它使用了动态路由算法替代了卷积网络中的池化层从而减少了信息的丢失并且允许捕捉数据中的部分-整体关系,同时,使用胶囊作为网络的基本单位替代了神经元,从而使得网络可以学习除了特征之外的更多的信息(如空间角度.大小量级.特征提取的其它属性等). 基于胶囊网络的初步成…
synchronized 关键字,它包括两种用法:synchronized 方法和 synchronized 块. 1. synchronized 方法:通过在方法声明中加入 synchronized关键字来声明 synchronized 方法.如:public synchronized void accessVal(int newVal);synchronized 方法控制对类成员变量的访问:每个类实例对应一把锁,每个 synchronized 方法都必须获得调用该方法的类实例的锁方能执行,否…
title: PaperNotes Instance-Level Salient Object Segmentation comments: true date: 2017-12-20 13:53:11 description: updated: categories: tags: --- https://arxiv.org/pdf/1704.03604.pdf 摘要 现有的显著性检测算法被DL带了一波节奏,但是好像还没有说哪个方法能在显著性区域中找出object instance.本文就是做这…
一.root object的理解     就是某个type对应的mapping json,包括properties,metadata(_id,_source,_type),settings(analyzer),其他settings(比如include_in_all等,下例中加黄色的就是root object)     PUT /my_index { "mappings": { "my_type": { "properties": {} } } }…
张宁    SceneCut: Joint Geometric and Object Segmentation for Indoor Scenes    "链接:https://pan.baidu.com/s/1hpwb8IjtEpb3uTIncJbTUg 提取码:0wz1" Trung T. Pham  , Thanh-Toan Do  , Niko Sünderhauf , Ian Reid SceneCut:室内场景的联合几何和对象分割 This paper presents S…
在学习Python过程中,看到了生成虚基类的方式, class PeopleBase(six.with_metaclass(ABCMeta, object)): @abstractmethod def work(self, *args, **kwargs): #pass为空语句,占位用 pass @abstractmethod def live(self, *args, **kwargs): pass 对于six.with_metaclass(ABCMeta, object)不太理解,找了些资料…
基于三端卷积网络的在线视频目标分割 针对半监督视频目标分割任务,作者采取了和MaskTrace类似的思路,以optical flow为主. 本文亮点在于: 1. 使用共享backbone,三输出的自编码器. 2. 对一些视频中确定性像素建模,分割前后景. 3. 对被遮挡又重新出现的物体使用前后景GMMs损失建模识别,增加正确率. 摘要 半监督的在线视频目标分割任务就是给定第一帧的Mask,然后分割后续的帧.我们可以使用optical flow向量传递前面帧的分割效果到后续帧,但是这样会产生错误.…
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…
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…