文章名称:门控SCNN:门控形状CNN用于语义分割 论文地址:https : //arxiv.org/abs/1907.05740 代码地址:https : //github.com/nv-tlabs/gscnn 目前最先进的图像分割方法形成一个密集的图像表示,包括形状、颜色和纹理,都放入到了CNN网络中用来做识别,但是这可能不是最理想的方法,因为在语义分割任务中,我们需要更加...
基于Gated-SCNN的图像分割模型 图像分割目前存在的问题 现在的deep CNN能提取图像中很多feature map,比如图像的纹理、颜色、形状特征,但对于分割任务来说这并不是我们全部需要的,分割任务最理想的是根据边界和形状信息进行识别,如果信息流中包含了很多颜色、纹理可能会导致识别问题。 该网络提出的解决方法 针对上述问题,...
当前用于图像分割的最新方法形成了密集的图像表示,其中颜色,形状和纹理信息都在CNN中一起处理。然而,这可能并不理想,因为它们包含与识别有关的非常不同类型的信息。在这里,我们提出了一种新的用于语义分割的双流CNN体系结构,该体系明确将形状信息连接为一个单独的处理分支,即形状流,该分支并行处理与经典流的信息。这...
代码地址(pytorch):github.com/nv-tlabs/GSC(官方) 数据集:Cityscape(开源) 分析问题 现在的deep CNN能提取图像中很多feature map,比如图像的纹理、颜色、形状特征,但对于分割任务来说这并不是我们全部需要的,分割任务最理想的是根据边界和形状信息进行识别,如果信息流中包含了很多颜色、纹理可能会导致识别问题。 解...
作者在论文中argue到,CNN在设计的过程中有一个固有的无效性,因为他们会将color,shape和纹理信息一起处理(感觉可以找个时间介绍一些,图像中的color,shape或者texture信息对于图像的特征提取有哪些帮助作用)。但是实际上这些不同的信息,比如color或者shape,texture对于识别来说的话,应该是包含不同的数量的信息的。作者举...
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为许多领域的核心技术。在深度学习算法中,门控循环单元(Gated Recurrent Units,GRU)是一种非常重要的模型单元,用于处理序列数据。GRU通过控制信息的流动来提高模型的性能,为语言模型、机器翻译、语音识别等应用领域带来了新的突破。本文将详细介绍GRU的原理、应用和实验结果,并展...
摘要 本文使用纯 Python 实现 TensorFlow 和 PyTorch 验证卷积 convolution 函数矩阵化计算及反向传播. 相关 原理和详细解释, 请参考文章 : 卷积 convolution 函数的矩阵化计算方法及其梯度的反向传播 系列文章索引 : https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981 正文 1. ...归一...
Python 3.8.5 and Pytorch1.7.0 are used to implement the proposed algorithm. The training hardware consists of an i7-10700K CPU and an NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU. Table 2 shows the hyperparameter setting for all the models used in this study. In order to compare the performance of various...
作者在论文中还提供了GCT模块的 pytorch 实现代码: def forward(self, x, epsilon=1e-5): # x: input features with shape [N,C,H,W] # alpha, gamma, beta: embedding weight, gating weight, # gating bias with shape [1,C,1,1] embedding = (x.pow(2).sum((2,3), keepdim=True) ...
Thus, in this exercise, you will be required to use a LSTM model provided by PyTorch and implement the all the training, validation, and testing procedures. Similar to Exercise 1, the basic coding structure is provided in this exercise. You will need to fill your own code and fine-tune ...