目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言   今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一个overview了,互联网的意义就是给了我们相互学习,相互借鉴的黄金机会(懒惰完美的接口). 1. 第一篇 1. 按论文章节回顾具体内容 1. Abstract   在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略,它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据.在U-net的结构中,包括捕获一…

目录 故事背景 U-Net 具体结构 损失 数据扩充 发表在2015 MICCAI.原本是一篇医学图像分割的论文,但由于U-Net杰出的网络设计,得到了8k+的引用. 摘要 There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and trainin…

github代码:https://github.com/Chet1996/pytorch-UNet 0 - Abstract 这篇文章是生物学会议ICMICCAI2015的文章,主要针对的是生物影像进行分割.由于普遍认为深度学习需要大量的样本进行训练,而生物医学领域上的数据量比较少,所以本文提出了一种网络和训练策略,依靠数据增强等技巧有效的利用了有限的标签信息.该体系结构包括捕捉上下文的收缩路径(contracting path)和实现精确定位的对称扩展路径(symmetric expandin…

前面介绍了两个文本检测的网络,分别为RRCNN和CTPN,接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络,同样也是论文+代码实现的过程,这里记录一下自己学到的东西,首先从论文下手吧. 英文论文原文地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍大佬的名字了,在这里先抱个歉...那么接下来有请提出U-Net的大佬们一一列席:Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox 这里依次是三位大佬的主页   https…

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…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 论文翻译请移步:http://www.dengfanxin.cn/?p=403 一.背景: 传统的CNN要求输入图像尺寸是固定的(因为全连接网络要求输入大小是固定的) crop处理,可能不包含整个物体,还会丢失上下文信息 warping处理,会导致图像变形 以上都会导致CNN对不同scale/size泛化能力不强   于是SPP做了如下改进,即将SPP层加在最后一个卷积层后面,然后再送入FC网络.  优点 不管输入…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. Depthwise Separable Convolution 2.1 architecture 2.2 computational cost 3. Network Structure 4. Width Multiplier: Thinner Models 5. Resolution Multiplier: Reduced Representation Experiments 0. Paper link MobileNets 1.…

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言   这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031…

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…

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…