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shape stream的分支,通过利用门控卷积来控制使得shape stream这条分支中只包含边界的信息。 具体的网络结构如下图: 网络一共分三个模块:Regular Stream,Shape St...
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...
;嘿嘿嘿,昨天抽空又读了一篇,读完这篇我得去看源码了,fighting!!! 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…
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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。
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model=Sequential()model.add(GRU(hidden_dim,input_shape=(sequence_length,input_dim),return_sequences=False))model.add(Dense(output_dim,activation='softmax'))# 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])# 打印模型结构 ...
seq_len= source_input.shape[1]#保存slot的预测概率slot_outputs =torch.zeros(batch_size, seq_len, self.slot_output_size).to(device) aligns= source_output.transpose(0,1)#为了拿到每个时间步的输出特征,即每个时间步的隐藏向量output_tokens=[]#槽识别fortinrange(seq_len):'''此时刻时间步的输出隐...
get_variable('biases1', [output_shape[-1]], initializer=tf.constant_initializer(0.0)) deconv = tf.reshape(tf.nn.bias_add(deconv, biases), deconv.get_shape()) deconv = tf.nn.leaky_relu(deconv) g = tf.nn.conv2d_transpose(input_, w, output_shape=output_shape, strides=[1, d_h, ...
This leads to inaccurate segmentations of the smaller structures such as the atria and wrong estimations of the internal cavities. In this work, we study the potential of CNNs to learn the inter-relations of a multicavity active shape model to provide accurate estimations of the internal ...