DeepLab v2 删除了最后几个最大池化层中的下采样,还去除了网络中的全连接层,代之以全卷积层,使用条件随机场来提高分割边界的准确性。此外,DeepLab v2 使用了全连接的 CRF。通过使用底层详细信息优化分类的局部特征。然而,像素级分类属于低级语义信息,所以在局部细节上显得很模糊。 (3)DeepLab v3继续使用 ResNet-1...
FCN 把 CNN 后面的classifier换成decoder,开启了图像分割encoder-decoder结构的新纪元。虽然 FCN 提供了一个很牛 x 的思路,但是也是有缺点的。例如:精度不够,对细节不敏感,没有充分考虑像素与像素之间的关系,忽略空间的一致性等。于是更多牛 x 的 ideas 出现了,例如:Dilated Convolution解决精度和细节问题;CRF解决...
在多个语义类的情况下,建议学习多维的注意系数。这是受到论文Disan: Directional self-attention network for rnn/cnn-free language understanding的启发,其中使用多维注意系数来学习句子嵌入。因此,每个AG学会关注目标结构的子集。如图2所示,对每个像素i使用一个门控矢量来确定焦点区域。门向量包含上下文信息,以削减低层...
CRF-EfficientUNet This repository is an official Keras implementation of the paper "CRF-EfficientUNet: an improved UNet framework for polyp segmentation in colonoscopy images with combined asymmetric loss function and CRF-RNN layer" paper from IEEE Acess 2021. Prerequisites Linux or OSX NVIDIA GPU...
CRF-EfficientUNet: An Improved UNet Framework for Polyp Segmentation in Colonoscopy Images With Combined Asymmetric Loss Function and CRF-RNN Layer. IEEE Access 2021, 9, 156987–157001. [Google Scholar] Üzen, H.; Turkoglu, M.; Aslan, M.; Hanbay, D. Depth-wise Squeeze and Excitation ...
对于分割任务,许多基于CNN的方法超过了传统的基于统计模型(MRFs,CRFs),但是这两类方法都各有千秋,比如CNN擅长通过权重共享和滑窗提取局部特征,统计学方法善于通过建模像素对之间的关系建立全局信息。因此将二者的优势结合起来是十分有用的,也有研究工作证明了这一点。
CRF-EfficientUNet: An Improved UNet Framework for Polyp Segmentation in Colonoscopy Images With Combined Asymmetric Loss Function and CRF-RNN Layer Colonoscopy is considered the gold-standard investigation for colorectal cancer screening. However, the polyps miss rate in clinical practice is relatively.....
Accordingly, we inherit the end-to-end design of the CRFasRNN (Zheng et al., 2015) model and intend to embed the CRF as a layer to refine the dense prediction of the neural segmentation model. In Jiao et al. (2020b), we have investigated an end-to-end experimental prototype, ...
这受到论文Disan: Directional self-attention network for rnn/cnn-free language understanding的启发，其中使用多维注意系数来学习句子嵌入。AGs的门向量包含上下文信息，用于削减低层特征响应，如[32]建议，它使用AGs进行自然图像分类。我们使用加性注意力来获取门控系数。虽然计算成本较高，但实验表明，它...
Tensorflow:基于LSTM生成藏头诗最近在学习TensorFlow,学习到了RNN这一块,相关的资料不是很多,了解到使用RNN可以生成藏头诗之后,我就决定拿这个下手啦! 本文不介绍RNN以及LSTM的相关基本知识,如要了解,请自行百度。 本文是在学习了 TensorFlow7: 基于RNN生成古诗词 这一篇博客之后继续在其基础上修改的代码,若要了解相关...