(I)、论文创新:在常规的CNN骨架网络(Regular Stream)中,并联一个分支结构(Shape Stream),将形状信息作为单独的分支处理(该分支的输入是Regular Stream第一个卷积层的输出,输出是边界信息),在网络最顶层融合两…
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...
具体来讲就是,作者利用传统cnn stream的high-level的information来denoise前几层shape stream的activations。这么一操作,shape stream能够有效的处理相关的信息。而且只使用比较浅的网络。为了能够使得shape information,作者在shape stream上添加了语义边界loss。我们更进一步的利用了一个新的loss function,来使得segmentation ...
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。
论文阅读——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。
受(Takikawa等人,ICCV_2019)的启发,主要CNN架构和地面真相掩模的语义概率预测首先被转换成边缘预测,方法是采用2.1节所述的可微方式进行空间导数。随后,我们利用L1损失来惩罚语义掩码的边界预测与相应的地面真相之间的不匹配。 通过形状约束来提升病灶区域的分割 shape context-形状上下文...
Deep learning method for 6D object pose estimation based on RGB image and depth (RGB-D) has been successfully applied to robot grasping. The fusion of RGB
We present a joint algorithm for object segmentation that integrates both global shape and local edge information in a deep learning framework. The propose... S Safar,MH Yang - IEEE 被引量: 4发表: 2015年 3D Convolutional Neural Networks with Graph Refinement for Airway Segmentation Using Incomple...
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。