ParseNet: Looking wider to see better论文解读 (Receptive Field)可以迅速地扩大,对于最顶层的神经元,其感受野通常能够覆盖整个图片。例如对于VGG的fc7层,其理论上的感受野有404*404大小,而输入的图像也不过224*224,似乎底层的神经元是完全有能力去感知到整个图像的全部信息。但事实却并不是这样的。文章通过实验证明...
ParseNet: Looking Wider to See Better ICLR2016https://github.com/weiliu89/caffe/tree/fcn 本文主要在语义分割问题中引入 global context 信息来提升分割精度 首先指出 FCN 丢弃了全局信息 FCN disregards global information about an image, thus ignoring potentially useful scene-level semantic context 其他方法...
论文笔记:ParseNet: Looking Wider to See Better ,但是CRF等后处理方式计算复杂,会消耗很多计算资源。为了解决这个问题,作者提出一个全局池化层的概念。就是在fc7之前的一层就进行一个平均全局池化层(对浅层的特征图进行全局池化可比较难得到全局信息...一个上池化得到放大后的特征图与主分支得到的特征图进行拼接。
本期论文《ParseNet: Looking Wider to See Better》 1 理论感受野是真的吗? 相信通过前面几篇介绍上下文信息整合的文章,大家已经能够体会到感受野对于分割网络效果的影响有多么巨大了。简单来说,感受野越大,网络所能“看见”的区域就越大,从而能够用于分析的信息就更多。由此,分割的效果也很有可能更好。 基于这种考...
在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 尽管多尺度融合、空洞卷积都可以增加网络的感受野,但理论感受野与实际感受野仍然存在差异。那么如何真正利用图像的全局信息呢?ParseNet告诉你。 作者| 孙叔桥 编辑| 言有三 本期论文《ParseNet: Looking Wider to See Better》 1 理论感受野是真的吗?
《ParseNet: Looking Wider to See Better》 1 理论感受野是真的吗? 相信通过前面几篇介绍上下文信息整合的文章,大家已经能够体会到感受野对于分割网络效果的影响有多么巨大了。简单来说,感受野越大,网络所能“看见”的区域就越大,从而能够用于分析的信息就更多。由此,分割的效果也很有可能更好。 基于这种考虑,许多...
ParseNet: Looking Wider to See Better 1. 问题描述 FCN的缺点在于:速度不够快,无法进行实时推理,不能有效地考虑全局上下文信息,而且不容易转换成三维图像。因此本文提出了加入全局信息解决该问题,取得了优于FCN的效果。另外,文章通过实验证明了神经网络实际的感受野要远小于其理论上的感受野,并不足以捕捉到全局语义...
支持框架:TensorFlowParseNet: Looking Wider to See Better DeepMaskhttps://sota.jiqizhixin.com/project/deepmask 收录实现数量:2 支持框架:TensorFlow、TorchLearning to Segment Object Candidates SegNethttps://sota.jiqizhixin.com/project/segnet 收录实现数量:6 ...
本文聚焦于深度学习技术,回顾图像分割中必备的TOP模型,包括语义分割模型和实例分割模型。 1、 FCN 本文提出了全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)的概念,针对语义分割训练一个端到端、点对点的网络,达到了state-of-the-art。这是第一次训练端到端的FCN用于像素级的预测,也是第一次用监督预训练的方法训练FCN...
本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。