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...
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...
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。
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation——论文阅读理解,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。