FCN与CNN的区别在于:FCN将CNN的全连接层转化为卷积层,输出是已经label好的一张图片,如下图粗略展示: FCN的卷积网络部分可以采用VGG、GoogleNet、AlexNet等作为前置基础网络,再在这些的预训练基础上进行迁移学习与finetuning,对反卷积的结果跟对应的正向feature map进行叠加输出(这样做的目的是得到更加准确的像素级别分割...
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一个是56层的网络一个是20层的网络,从原理上来说其实56层网络的解空间是包括了20层网络的解空间的,换而言之也就是说,56层网络取得的性能应该大于等于20层网络的性能的。但是从训练的迭代过程来看,56层的网络无论从训练误差来看还是测试误差来看,误差都大于20层的网络(这也说明了为什么这不是过拟合现象,因为56...
ConvNet效率:深度网络的参数过多,模型压缩是一种通用的方法减小模型大小——平衡精度和效率。当移动网络变得无处不在时,我们也通常要手动设计高效的ConvNets,比如SqueezeNets、MobileNets、ShuffleNets。最近,神经网络结构搜索在设计高效的ConvNets变得越来越流行,并且通过广泛搜索网络宽度、深度、卷积核类型和大小得到了比...
FCN (全卷积网络)全卷积：FCN是第一个将卷积神经网络应用于图像分割的架构。它通过将传统用于图像分类的...
具体地,首先输入图像先经过 ResNet-101 获得特征图,然后将中间输出(Conv4 层)传递给区域建议网络(RPN)以确定 RoI 候选区域,最终输出经过卷积层处理后输入到分类器和回归器。R-FCN 使用位置敏感得分图来编码主体的相对空间信息,并在后期使用池化层以确定精确的定位。R-FCN 使用了一个分类层和一个回归层,分别用于...
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1. FCN网络结构图 原论文链接:https://paperswithcode.com/paper/fully-convolutional-networks-for-semantic 参考B站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1J3411C7zd/?spm_id_from=333.788 简介:Backbone用的是VGG16(pytorch实现用的是Resnet),将原来的卷积网络的最后两层(全连接和池化)去掉,替换为1X1的卷积...
轻量级网络架构的发展史 各种网络架构的性能对比 目标检测算法领域的未来趋势 全文总结 问题陈述 目标检测是目标分类的自然延伸,其目的仅在于识别图像中的目标。目标检测的目标是检测预定义类别的所有实例,并通过轴对齐的框提供目标在图像中的粗略定位。检测算法应该能够识别目标类别的所有实例,并在其周围画出边界框。它...
答:第一,softmax+cross entropy loss,比如fcn和u-net。 第二,第一的加权版本,比如segnet,每个类别的权重不一样。 第三,使用adversarial training,加入gan loss。 (第四,sigmoid+dice loss,比如v-net,只适合二分类。 第五,online bootstrapped cross entropy loss,比如FRNN。