.为了预测饱和像素的值,给定一个由任何类型的相机产生的LDR图像,我们应该结合预测的像素和线性化的输入图像,得到H什么有指数I和颜色通道c 这个图 a 是输入 b是预测 c 是一个 mask (掩码) h是最后混合的图片 直接混合 b 明显是有问题的 因为 b 的周围有 奇怪的亮点伪影 但是 用上mask后 就可以只得到 mask...
又看了该代码[2]代码作者只在 NYU数据上操作,NYU不同于DIW的一张图仅有一个像素点对,还是不懂作者怎么论文作者一张图像仅一对像素点怎么训练模型,猜测会不会有一个mask,这个mask分别以待计算的两个像素点为中心,loss时mask上的好多像素点参与计算。 最后,论文的结果很不错,且在DIW数据集上,先将算法在NYU上...
所以,对上式进行泰勒展开,写成如下的梯度形式: 其实个人感觉应该是对c*w求偏导,看了代码也是mask.grad(c是可学习参数,如果不可学习的话,需要对weight根据某种criterion置零,猜想可能会等效于强正则。而且这种方式,本质上是评估参数变化对loss的影响,需要对网络进行预训练才行) 重要性分数如下,其实就是做了个归一化...
Robust Photometric Loss:计算生成图片和原始图片下的像素损失。计算像素损失时使用了一个基于皮肤的mask,这个mask是使用专门训练的皮肤检测器来提取的,用于保证loss只计算有皮肤的部分。 Landmark Loss:计算深沉图片和原始图片之间landmark之间的损失,这里是用了别人提供的landmark检测模型。 Perception Level Loss:发现只...
center ness 希望射线长度的极大值和极小值之间不要差距过大,否则会产生低质量的mask Polar centerness=√min(d1,d2,⋯,dn)max(d1,d2,⋯,dn)Polar centerness=min(d1,d2,⋯,dn)max(d1,d2,⋯,dn) Polar IoU loss 传统的loss不太适合 交集除以并集, 只能算近似 Polar IoU Loss=log∑ dmax...
提出了一种single-shot,bottom-up的图像解析器-DeeperLab。如下图,DeeperLab基于single-pass的全卷积网络来产生语义及实例分割的预测mask。最后通过一个快速的算法将预测结果进行融合得到解析的结果。DeeperLab在执行时,检测物体的实例个数对其影响甚小,因此,该模型可以适用于更加复杂的场景。
Mask R-CNN是一种两级检测算法。基于检测帧进行像素级语义分割,简化了实例分割的难度,达到了stoa的性能。在“先检测再分割”的范式中,它达到了极致。 PolarMask polarmask提出了一种新的实例分割建模方法,为人们通过寻找对象的轮廓模型来进行选择提供了一种新的方法。
在二维中,label分配的方法有采用IOU阈值,mask这两种方法;FCOS这篇文章将二值的pix label扩展为连续性的label,越是靠近object中心的pix所得到的分数也就设置越大;在3DLidar数据上,由于点云数据都在物体的表面,因此他们的center-ness都非常小并且接近的,这会导致从这些点不太可能得到好的预测结果。这里也就是前面为...
与直角坐标系建模轮廓相比,极坐标系建模轮廓可以利用固定角度先验信息,进一步简化问题; 3 提出了一种新的Polar Centerness用来选取高质量的正样本 4 提出了Polar IoU Loss近似计算出predict mask和gt mask的iou,通过Iou Loss 更好的优化mask的回归,实验表明Polar IoU Loss比Smooth L1loss更高效. ...
and Cr mask patterns were formed after lifting off resist. Then, the Si layer was selectively etched by using SF6and C4F8plasma gases in a reactive ion etching chamber while applying a bias voltage between the plasma source and the target sample. Finally, the Cr mask was removed by immersing...