SegNet在2015的论文SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation中提出。 SegNet 的新颖之处在于解码器对其较低分辨率的输入特征图进行上采样的方式。 解码器使用了在相应编码器的最大池化步骤中计算的池化索引来执行非线性上采样。 这种方法消除了学习上采样的需要。经上采样后的特...
SegNet在2015的论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation中提出。 U-Net 架构包括一个「捕获上下文信息的收缩路径」和一个「支持精确本地化的对称扩展路径」。这样一个网络可以使用非常少的图像进行端到端的训练,它在ISBI神经元结构分割挑战赛中取得了比之前方法都更好的结果。 语义分割算法...
SegNet在2015的论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation中提出。 U-Net 架构包括一个「捕获上下文信息的收缩路径」和一个「支持精确本地化的对称扩展路径」。这样一个网络可以使用非常少的图像进行端到端的训练,它在ISBI神经元结构分割挑战赛中取得了比之前方法都更好的结果。 关键特点: ...
SegNet在2015的论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation中提出。 U-Net 架构包括一个「捕获上下文信息的收缩路径」和一个「支持精确本地化的对称扩展路径」。这样一个网络可以使用非常少的图像进行端到端的训练,它在ISBI神经元结构分割挑战赛中取得了比之前方法都更好的结果。 语义分割算法...
下面我们对主流的模型进行介绍,包括FCN、SegNet、U-Net、PSPNet、DeepLab V1~V3等。 5.典型语义分割算法 5.1 FCN全卷积网络 全卷积网络FCN在会议CVPR 2015的论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation中提出。 它将CNN分类网络(AlexNet, VGG 和 GoogLeNet)修改为全卷积网络,通过对分割任务进行微调,将...