dense prediction问题

dense prediction 理解:标注出图像中每个像素点的对象类别,要求不但给出具体目标的位置,还要描绘物体的边界,如图像分割.语义分割.边缘检测等等. 基于深度学习主要的做法有两种: 基于图像分块:利用像素.超像素块周围小邻域进行独立的分类.(在分类网络中使用全连接层,固定图像块尺寸) 基于全卷积网络:对图像进行pixel-to-pixel 的预测,可以得到任意大小的图像分割结果,而且不需要对每个图像块进行分类,速度快.重要的两点:卷积层上采样.skip connection结构由于…

dense prediction

Dense prediction fully convolutional network for sementic segmentation 先用feature extractor 提特征,然后再使用加入upsample层,得到dense prediction. 这里的‘deconvolution’其实不是真正的反卷积. 作者给出了几种方案, 实际中使用‘transposed convolution’(在matconvnet 中就叫convtranspose),转置卷积只是恢复了其形状,并未对…

Anchor-free目标检测综述 -- Dense Prediction篇

早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别以Faster R-CNN和SSD作为代表.后来,有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大,而且很难找到完美的预设anchor,于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法,意在去掉预设anchor的环节,让网络自行学习anchor的位置与形状,在速度和准确率上面都有很不错的表现.anchor-free目标检测算法…

论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载方法概括 Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

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…

大规模视觉识别挑战赛ILSVRC2015各团队结果和方法 Large Scale Visual Recognition Challenge 2015

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

论文笔记：Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells

Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper:https://arxiv.org/pdf/1810.10804.pdf 在过去的许多年,大家一直认为网络结构的设计是人类的事情.但是,近些年 NAS 的发展,打破了这种观念,用自动化的方法在给定的数据上设计合适的网络结构,变的势不可挡.本文在语义分割的任务上,尝…

OSVOS 半监督视频分割入门论文（中文翻译）

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

人工智能必须要知道的语义分割模型：DeepLabv3+

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块.相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框. 图像分割可以分为两类:语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation),其区别如图所示. 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类,但是实例分割更进一步,需要区分开不同…

[Tensorflow] Cookbook - Retraining Existing CNNs models - Inception Model

From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型,再看如果加载pre-training weight. 关于retain这件事,插入231n的一页PPT.总之:数据多,筹码多,再大胆训练更多的weight:否则,别胡闹. 这里有lots of pretrained ConvNets:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo CS231n Winter 2016: Le…

Deep Learning 资料总结

http://colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/ : 理解神经网络 ELU:…

striding layers 是什么意思？

https://www.zhihu.com/question/66283266/answer/240344515 第一句 We adapted the VGG-16 network (Simonyan & Zisserman, 2015) for dense prediction and removed the last two pooling and striding layers. 第二句 Specifically, each of these pooling and striding la…

【Semantic segmentation】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文解析

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. Adapting classifiers for dense prediction 3. upsampling 3.1 Shift-and-stitch 3.2 decreasing subsampling 3.3 Deconvolution(backwards strided convolution) 4. Segmentation Architecture 5. Metric @ 0. 论文链接 FCN(https://arxiv.org/abs/14…

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive ﬁelds of units in deep convolutional networks. The receptive ﬁeld size is a crucial issue in many vis…

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…

[Papers] Semantic Segmentation Papers(1)

目录 FCN Abstract Introduction Related Work FCN Adapting classifiers for dense prediction Shift-and-stitch is filter rarefaction a trous algorithm Upsampling is backwards strided convolution patchwise trainig is loss sampling Segmentation Architecture…

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文

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…

hourglassnet网络解析

hourglassnet中文名称是沙漏网络,起初用于人体关键点检测,代码,https://github.com/bearpaw/pytorch-pose 后来被广泛的应用到其他领域,我知道的有双目深度估计,关于双目深度估计,自己最近会写一篇blog,这里先简单介绍一下.双目深度估计第一次用hourglassnet是在psmnet(https://github.com/JiaRenChang/PSMNet)中使用的的,后来的很多双目深度估计的工作也有很多继承这种hourglass的使用方法,比如g…

语义分割--全卷积网络FCN详解

语义分割--全卷积网络FCN详解 1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…

tensorflow学习笔记——ResNet

自2012年AlexNet提出以来,图像分类.目标检测等一系列领域都被卷积神经网络CNN统治着.接下来的时间里,人们不断设计新的深度学习网络模型来获得更好的训练效果.一般而言,许多网络结构的改进(例如从VGG到ResNet可以给很多不同的计算机视觉领域带来进一步性能的提高. ResNet(Residual Neural Network)由微软研究员的 Kaiming He 等四位华人提出,通过使用 Residual Uint 成功训练152层深的神经网络,在 ILSVRC 2015比赛中获得了冠…

One Stage目标检测

在计算机视觉中,目标检测是一个难题.在大型项目中,首先需要先进行目标检测,得到对应类别和坐标后,才进行之后的各种分析.如人脸识别,通常是首先人脸检测,得到人脸的目标框,再对此目标框进行人脸识别.如果该物体都不能检测得到,则后续的分析就无从入手.因此,目标检测占据着十分重要的地位.在目标检测算法中,通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段.而在实际中,我经常接触到的是One-Stage算法,如YOLO,SSD等.接下来,对常接触到的这部分One-stage单阶段目标检测算法进…