Context Aggregation模块的主要目的是通过整合图像中不同位置的上下文信息,改善目标检测和图像分割任务的性能。在传统的目标检测和图像分割算法中,通常只考虑了局部特征,而忽略了全局上下文的信息。然而,全局上下文信息对于正确的目标识别和定位非常重要。因此,Context Aggregation模块被引入来解决这个问题。 Context Aggregation...
Multi-scale context aggregation by dilated convolutions——通过膨胀卷积进行多尺度上下文信息的聚合 我读完这篇论文感觉可以概括的分为:提出了 膨胀卷积膨胀卷积 、运用膨胀卷积进行了多尺度预测、设置了一个Front-end(然后将其和multi-scale部分相结合) Abstract The idea of Dilated Convolution is come from the ...
(2) Boundary guided Context Aggregation (BCA) module:利用上述获得的边缘图引导上下文信息聚合,获得鲁棒性更强的特征图; 总结来说,MSB模块进行边缘检测提取边缘图,则BCA模块利用边缘图进行上下文信息完成语义分割任务,边缘检测和语义分割两个子任务共享同一个backbone。 3.2 Multi-Scale Boundary (MSB) extractor MSB...
Container: Context Aggregation Network 摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在,具有无数有效和高效的变化。最近,Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干,最新的网络是端到端无CNN的Transformer解决方案。最近一个令人惊讶的发现表明,一个...
Container: Context Aggregation Network 摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在,具有无数有效和高效的变化。最近,Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干,最新的网络是端到端无CNN的Transformer解决方案。最近一个令人惊讶的发现表明,一个...
我们提出了一种用于图像去雾的端到端门控上下文聚合网络,但与这些方法不同,我们提出的GCANet旨在直接回归模糊图像和目标清洁图像之间的残差。 此外,我们的网络结构明显区别于以前的网络结构,它非常轻巧但可以获得比以前所有方法更好的结果 3.Method 在本节中,我们将介绍所提出的门控上下文聚合网络GCANet的体系结构。
论文阅读笔记《Gated Context Aggregation Network for Image Dehazing and Deraining》WACV19 目录: 相关链接 方法亮点 方法细节 实验结果 总结与收获 相关链接: 论文:https://arxiv.org/abs/1811.08747 源码:暂无 方法亮点: 提出端到端的去雾网络,不依赖于先验...
论文阅读笔记二十一:MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS(ICRL2016) 论文源址:https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要 该文提出了空洞卷积模型,在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息,同时,空洞卷积扩大感受野的...
重温Dilated Convolution膨胀卷积,对论文《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》中采用Dilation后的感受野计算示意图产生了迷惑,于是自己重新画图琢磨了一番。 可以看到作者的感受野计算是递进式的,即F1在F0的基础上经3x3,dilation=1卷积得到,即F2在F1的基础上经3x3,dilation=... ...
图c,使用4-dilated convolution产生的扩张卷积核,接收域是15x15 容易看出,F_i+1每一个元素的接收域尺寸是 (2^i+2 -1)(2^i+2 -1) 同时,由于实际参与卷积的因子数量没有变,所以卷积的计算量没有变,但是卷积核的尺寸变大,导致特征图中一个特征值对应原来更大的区域,也就是可以获得更大的可是范围。