UNet是 FCN的一个变体,已进行修改以提高小数据集的预测性能。UNet由U形编码器-解码器结构组成,并通过两个跳跃连接相连。编码器使用卷积层从输入图像中提取空间特征。解码器执行上采样以生成最终的预测输出。编码器中最后$55$卷积运算的输出特征图被传递到解码器,以使用$22$反卷积运算执行上采样。整流线性单元(ReLU...
The proposed models take a total of 13 hours to process the MLSTM-FCN and a total of 18 hours to process the MALSTM-FCN on a single GTX 1080 Ti GPU. While the time required to train these models is significant, one can note their inference time is comparable with other standard models...
第一期:【图像分割模型】从FCN说起 第二期:【图像分割模型】编解码结构SegNet 第三期:【图像分割模型】感受野与分辨率的控制术—空洞卷积 第四期:【图像分割模型】快速道路场景分割—ENet 第五期:【图像分割模型】以RNN形式做CRF后处理—CRFasRNN 第六期:【图像分割模型】多感受野的金字塔结构—PSPNet 第七期:【...
在时间序列分类任务中,针对时间序列数据少和多样性导致深度学习模型准确率不高的问题,提出 Mixup 数据增强的长短期记忆网络–全卷积网络LSTM-FCN)时间序列分类算法。该算法首先使用 Mixup对原始数据进行数据增强,通过简单的线性插值对时序数据进行混合,得到新的混合之后的增强数据;然后使用增强数据训练 LSTM-FCN,并进行分类。
论文: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation FCN与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入,采用卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到与输入相同的尺寸,再进行预测。
在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN上减去1%的滤波器。在每10个Tick操作后进行一次Tock操作。 剪枝效果 表1:在 ResNet-56上,使用CIFAR-10训练的模型剪枝后的表现。基线准确率为93.1%。 表2:在ResNet-50上,使用ImageNe训练的模型剪枝后的表现。P.Top-1、P.Top-5 分别表示...
本期论文 《LSTM-CF: Unifying Context Modeling and Fusion with LSTMs for RGB-D Scene Labeling》 1 RGB-D分割 前面我们已经讨论过许多基于RGB信息的分割网络了,今天就来谈谈RGB-D分割。RGB-D分割中的D指的是“Depth”,即“深度”,也就是相机到物体在实际空间中的距离。
在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN上减去1%的滤波器。在每10个Tick操作后进行一次Tock操作。 剪枝效果 表1:在 ResNet-56上,使用CIFAR-10训练的模型剪枝后的表现。基线准确率为93.1%。 表2:在ResNet-50上,使用ImageNe训练的模型剪枝后的表现。P.Top-1、P.Top-5 分别表示...
语义分割经典网络为全卷积神经网络FCN,各种方法基本都基于FCN发展而来 FCN论文网址: https://arxiv.org/abs/1411.4038 而全卷积神经网络FCN是对卷积神经网络CNN网络进行改进 而卷积神经网络CNN是对神经网络进行的改进,在图像领域效果显著 各方法性能对比:
这45篇由浅入深的教程助你从放弃到入门(原理+论文+实战) -长-短期记忆全卷积网络(ALSTM-FCN),探讨了注意机制在时间序列分类中的应用。利用注意机制可以可视化LSTM细胞的决策过程。此外,我们还提出了微调的方法来提高训练模型的性能。对模型的性能...模型。我们提出的模型在需要最少预处理的情况下优于大多数最新...