16-STC_A_Simple_to_Complex_Framework_for_Weakly-supervised_Semantic_Segmentation
VALSE2018弱监督语义分割学习和总结2
图像级注释推导出复杂图像（背景杂乱的两类或多类物体）的更多像素级分割掩模作为监督信息学习Powerful-DCNN语义分割。 Initial DCNN： 其实可以把它当作是一个有显著性检测功能的CNN，但“它”能够知道显著性的物体是什么。具体实现是由DRFI（Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature
行为识别阅读笔记(paper + parted code)：Beyond Frame-level CNN Saliency-Aware 3-D CNN with LSTM for Video Acti
在于使用了视频运动目标显著性检测来作为网络的输入，以提高实验效果。在UCF101和HMDB51上的实验结果还没双流法的效果好，对比的对象都是一些比较low的方法，并没有和state-of-the-art进行比较。这里就不过多的对文章评论了，直接看文章具体内容。 一．网络框架 框架主要有俩部分： （1）saliency-aware videogeneration：这部分主要是使用视频运动目标显著性
Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks
Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks 本文提出了深度学习模型来有效检测视频中的显著性区域。它解决了两个重要的问题：1）深度视频显著模型训练缺乏足够多的像素注释视频；2）快速视频显著性训练和检测。 提出的深度视频显著性网络包含两个模型来分别获取空间和时间显著性信息。动态显著性模型直接包含基于静态显著性模型的
Visual saliency detection based on multiscale deep cnn features
具有较高视觉显著性，在视觉识别方面取得了巨大成功。因此，本文引入了一种神经网络结构，在CNN后跟着FC层，提取三种不同尺度（相互嵌套）的特征（分别是考虑区域、相邻区域和整个区域）。 另外，本文还构建了一个新的大型数据库，包括4447幅图像，且具有像素级显著性标注。 Attributions 提出了新的视觉显著性模型 将CNN显著性模型与空间一致性模型、图像分割结合为一个完整框架 创建新的有挑战性的
深度学习用于图像分割
，MSCOCO，Cityscapes） 1.显著性检测：由VGG网络修改而成 前景背景分割前景包含物体，需要交互，提供标记。 2.物体分割： Graph Cut分割：基于图论的分割方法（像素相连） Grab...辨率的分割图片 跳层机构：精化分割图片（直接用32倍反卷积，使用前两个卷积层输出融合） 全连接CRF 通过迭代精化分割效果（恢复精确边界） 输入：FCN网络输出结果的8倍双线性插值 上一轮迭代结果 能量
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Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation论文解读
来自旷世face++的一篇新颖论文，从语义分割的原理上设计了模型，读完对我理解语义分割有很大的帮助。 虽然很多人说深度学习的解释性弱，但我其实不这么看，通过ablation study和经验积累，以及grad cam等工具，研究人员已经能预先看到每个模块的作用。比如这篇DFN，就是很好的例子。 论文地址 背景 FCN-based 方法取得了很好的效果，但大部分基于此类的办法没能解决由类内不一致（i...
[论文阅读]Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation
前言 Introduciton 作者提出了两个在语义分割之中的问题: 类内矛盾 -> 有着不同外观但是有相同标签 类间矛盾 -> 有着相同的外观但是有着不同标签 所以作者提出了Smoonth NetWork去解决类内特征不一致的问题,Border Network去解决分辨相邻块有相同外表但是标签不同的问题。 同时考虑两个决定性的因素: 多尺度的特征图和有全文信息的特征图 但多尺度的特征...
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