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...
论文:Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation(2019年滴) 一.Abstract 图像分割的数据集包括颜色,形状和文本信息,但是现存的最优的网络架构都是将所有信息直接输入给网络,但由于数据集的形式是多样的,所以这样的处理当然不是最佳的。所以这篇文章就提出two-stream CNN架构,让它们去处理不同的信息。
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation——论文阅读理解 摘要 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...
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...
论文阅读之GSCNN Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation Bilinear+ASPP的GSCNN语义分割网络 from ICCV2019 Project Website 摘要 目前的语义分割还是通过逐像素点的密集分类框架完成,但有时不太理想。本文设计了一种双流模型,在常规流之外引入形状流分支额外处理形状信息,而且负责处理形状... ...
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation 目录 概述: 问题: 解决方法: 细节: Regular Stream:传统的CNN网络,如VGG,ResNet Shape Stream: Gated Convolutional Layer: Joint Multi-Task Learning: Dual Task Regularizer: 概述: 问题: 当前的神经网络将颜色,形状,纹理信息都一起处理,而这些信息...
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...
本篇论文《Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation》是作者在NVIDIA工作期间(现在在Google)的一篇将门控卷积和seg结合的paper,文章发表在2019ICCV. 论文地址:openaccess.thecvf.com/c 代码地址(tensorflow):github.com/ben-davidson 代码地址(pytorch):github.com/nv-tlabs/GSC(官方) 数据集:Citys...
论文不同于之前的Deeplab,Pspnet的multiscale context的办法,使用了two stream的办法。 另一篇semantic segmentation two stream的文章:arxiv.org/pdf/1611.0832 作者认为之前的semantic segmentation的工作将所有信息都放入到了CNN的网络之中(这其中包含了颜色,边界等信息),所以作者在regular stream的基础之上增加了一个sha...
论文解读|ICCV2019|Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。