描述 原文:DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs DeepLabv2与DeepLabv1相比,从标题到内容都很像,只不过将一些知识讲的更清楚,并提出了atrous spatial pyramid pooling (
感受野 感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域,在卷积神经网络中,feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响,这个区域即该元素的感受野。 理解简化:在卷积神经网络的某feature map上的某个元素,它存在一个感受野,感受野大小为输入图像的某块区域。这块区域的像素值一层层卷积、pooling等操作最终计算出了这个元素的值。输入图像
描述 原文:Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs 系列文章的第一篇,发表在2014年CVPR。 在语义分割中,通常会使用分类网络作为backbone。通过backbone之后会对特征图进行一系列的下采样,之后再进行一系列的上采样还原原图的大小 Abstract 深度卷积神经
LeNet 1998年由Yann LeCun, Leon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner发表,众所周知其中的两人已经被授予了2018年图灵奖。 这篇文章的重要性不言而喻,其中有很多重要的概念。它的核心网络结构,被称为LeNet-5 网络的特点来概括一下:网络一共7层,池化使用的是全局 pooling,激活函数使用的是Sigmoid,输出层使用径向
博客
泡泡
积分
勋章
语义分割算法——应用空洞空间金字塔池化(ASPP)的DeepLabv2
精选空洞卷积的利弊与对DCNN感受野的影响
语义分割算法——应用空洞卷积和CRF的DeepLabv1
深度学习发展梳理——经典鼻祖LeNet-5
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信