MMJul, 2018

通过自级联卷积神经网络完成超高分辨率图像的语义标注

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TL;DR提出了一种基于 CNN 的新型深度模型（ScasNet），用于在具有高度复杂的城市环境下对非常高分辨率（VHR）图像进行语义标注。ScasNet 通过全局到局部环境聚合和粗到精微的细化策略，以及专用的残差校正方案，大大提高了标记的一致性和准确性，并在三个公共数据集上获得了最先进的性能。
semantic labelingvery high resolution imagesconvolutional neural networksself-cascaded networkcoarse-to-fine refinement
发现论文，激发创造
  • 用完全卷积网络对高分辨率航空影像进行密集语义标注

    本文介绍了一种应用深度卷积神经网络用于语义标签高分辨率遥感数据的方法，采用了全卷积网络和预训练卷积神经网络在卫星图像识别中得到了较好的应用效果。

    Jun, 2016

  • 使用卷积神经网络实现亚分米分辨率图像的密集语义标注

    本文基于卷积神经网络提出了一种深度学习系统，能够在高分辨率的航拍图像上检测地物信息并达到了良好的识别精度。

    Aug, 2016

  • 卷积神经网络进行高分辨率语义标记

    本文介绍卷积神经网络在图像语义分割领域的应用，通过深入研究相关架构，提出了更加高效和灵活的 CNN 框架，能够在高分辨率航空影像语义分割任务中取得更好的性能表现。

    Nov, 2016

  • 级联上下文金字塔用于全分辨率 3D 语义场景补全

    本研究提出了一种新的深度学习框架 CCNPNet，它采用级联金字塔结构模型和引导型残差细化模块，可从单张深度图像中推断出体素化 3D 场景的占用率和语义标签，并在 SUNCG 和 NYU 数据集上取得了优于现有方法的高质量 SSC 结果。

    Aug, 2019

  • 使用非常深的全卷积网络进行高性能语义分割

    本文提出了一种基于残差网络的高性能语义图像分割方法，并对不同变体的完全卷积残差网络进行了评估，进一步提出了用低分辨率网络模拟高分辨率网络的方法，引入了在线启动方法以及在一些残差块上应用的传统退化法，取得了在 PASCAL VOC 2012 数据集和 Cityscapes 上最好的平均重叠联合 75 的性能表现。

    Apr, 2016

  • ICNet 用于高分辨率图像的实时语义分割

    本文提出了一种基于图像级联网络 (ICNet) 的实时语义分割方法，通过多分辨率分支和级联特征融合单元，以及恰当的标签引导来降低像素级标签推断的计算量，从而实现对挑战性数据集（如 Cityscapes，CamVid 和 COCO-Stuff）的高质量实时分割。

    Apr, 2017

  • 通过学习图像描述实现深度结构场景解析

    本文提出了一种基于深度架构的场景理解方法，通过一个卷积神经网络和一个递归神经网络分别提取图像特征和分层物体结构，结合基于描述性语句的弱监督训练，实现场景图像的自动解析，该方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上表现出色。

    Apr, 2016

  • 基于图像级标签的粗到细语义分割

    该研究提出了一种基于图像类别标签的新型递归粗到细语义分割框架，可用于图像分割和前景分割等任务，并且只需要一个标签来处理包含多类别对象的图像。

    Dec, 2018

  • Beyond RGB: 基于多模态深度网络的高分辨率城市遥感技术

    本文研究使用深度完全卷积网络来处理多模态多尺度遥感数据的语义标注，并采用有效的多尺度方法来提高语义标注的精度和深入研究数据的早期和后期融合方法，并在两个公共数据集上验证了我们的方法，表现出令人满意的结果。

    Nov, 2017

  • 基于上下文编码器 - 解码器网络的视觉显著性预测

    该论文提出了一种基于卷积神经网络的方法，通过提取多尺度的高级视觉特征和上下文信息，结合全局场景信息，用于准确预测视觉显著性，可以适用于资源受限的应用，如（虚拟）机器人系统，从而在多个基准测试数据集上取得了有竞争力和一致的结果。

    Feb, 2019