【论文复现赛第七期】Fact-Seg论文复现(拯救你的小目标分割) 摘要 1. Fact-Seg 1.1 总体架构 1.2 双分支解码器 1.3 联合概率损失 1.4 基于小目标挖掘的网络优化 2. 代码复现 2.1 下载并导入所需的库 2.2 创建数据集 2.3 模型的创建 2.4 训练 2.5 预测 2.6 结果分析 复现论文的数据对比 各种模型对比结果 总...
未来工作:将Fact-Seg扩展于轨道卫星数据处理、语义分割、目标检测等相关任务中。 复现心得: 在反向对齐过程中,如果从最后一层开始梯度就无法对齐,可以再向前排查损失函数中的paddle API是否对齐。如Fact-Seg复现过程中,由于paddle中的Clone算子和pytorch在梯度反向传播时有所不同,导致模型反向传播无法对齐,因此需要重写Cl...
【论文复现赛第七期】Fact-Seg论文复现(拯救你的小目标分割) 摘要 1. Fact-Seg 1.1 总体架构 1.2 双分支解码器 1.3 联合概率损失 1.4 基于小目标挖掘的网络优化 2. 代码复现 2.1 下载并导入所需的库 2.2 创建数据集 2.3 模型的创建 2.4 训练 2.5 预测 2.6 结果分析 复现论文的数据对比 各种模型对比结果 总...