语义图像合成(Semantic image synthesis)的目标是从语义标签图(semantic label map)生成逼真的图像。它与内容生成和图像编辑等任务高度相关。然而,目前最先进的方法仍然难以在各种比例的图像中生成逼真的对象。特别是,小型的物体往往会逐渐消失,而大物体通常会生成为各种色块组成的拼贴画。为了解决这个问题,我们提出了一个...
该论文是几何块 L 建图,每一个块 li 都维护它对应的 semantic instance 和 semantic label. 从下图中我们可以看到,左边是object instance om 建图, 右边是 几何块li 建图. 该工作是voxblox的语义推广,主要贡献在论文的abstract里面概括的非常清晰. First, a per-frame segmentation scheme combines an ...
This paper proposes the novel task of video generation conditioned on a SINGLE semantic label map, which provides a good balance between flexibility and quality in the generation process. Different from typical end-to-end approaches, which model both scene content and dynamics in a single step, ...
输出feature map被重新reshape到HxWxL.DUC的核心思想是划分整个label map成与输入 feature map 相同尺寸的d^2个子部分,就是转换整个label map 为小的label map 带有很多channels这种变化允许我们直接在输入特征图和输出标签图之间进行卷积操作,而无需像反卷积层一样插入额外的值. DUC是可以学习的,它能够捕获...
FCN的缺点也很明显,首先是训练比较麻烦,需要训练三次才能够得到FCN-8s,而且得到的结果还是不精细,对图像的细节不够敏感,这是因为在进行decode,也就是恢复原图像大小的过程时,输入上采样层的label map太稀疏,而且上采样过程就是一个简单的deconvolution.
事情是这样的:因为要做分割图的缩放,但是segmentation map中的label的id的数值没有数值意义,就是表示第几类,所以对于label缩放的时候都是要用最近邻插值的,这样才有意义,否则插出来一个不知道的类别也没啥用。比如advent中的数据读取链接就是用PIL,然后对于Image对象进行resize的,链接 ...
(笔者自己类比思想:faster rcnn中的rbn->(fc->region proposal) label map-> fast-rcnn for fine tuning) 【方法简介】 主要思路是把CNN改为FCN,输入一幅图像后直接在输出端得到dense prediction,也就是每个像素所属的class,从而得到一个end-to-end的方法来实现image semantic segmentation。
让网络做pixelwise的prediction,直接预測label map。 2.问题&解决的方法 1)怎样做pixelwise的prediction? 传统的网络是subsampling的。相应的输出尺寸会减少。要想做pixelwise prediction,必须保证输出尺寸。 解决的方法: (1)对传统网络如AlexNet。VGG等的最后全连接层变成卷积层。 比如VGG16中第一个全连接层是25088x...
In this strategy, students have to design a map of content information based on three basic steps: First, the main idea is written on the sheet. Next, before reading, students hypothesize the passage's essential parts and label them as secondary categories. ...
数据输入层如下,可见我们输入的数据也是一个pair,分别为待处理的数据及一个标注着图片上各像素类别信息的label map。这样的数据集显然难标注的多,自然也贵的多。没办法搞AI现在自然是要花钱的,买机器,搞数据集都是花钱的大头。 defload_image(self,idx):"""Load input image and preprocess for Caffe:- cast ...