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利用 CNN 进行语义分割（带有 Pascal VOC 数据集）
本文提出一种针对 Pascal VOC 数据集的语义分割方法，通过使用 FCN、数据增强、类别不平衡权重和迁移学习等方法，以及 U-Net 和 ResNet 等不同的神经网络架构，有效地提高了模型的像素精度和 IoU 性能。研究表明数据增强
PDFa year ago
ADS_UNet：一个用于组织病理学图像分割的嵌套 UNet
本文提出了 ADS UNet 算法，通过阶段性的增量式训练实现对浅层网络的高效深度监督，并对子 UNet 模型进行性能加权组合，以降低特征之间的相关性并提高分割性能，成功地在三个组织切片数据集中超越基于 Transformer 的最先进模型
PDFa year ago
CVPR重新思考语义分割：原型视图
本研究提出了一种基于非可学习原型的非参数替代方法来处理任意数量的语义分割类，并通过模型优化嵌入式像素与锚定原型之间的排布来直接塑造像素嵌入空间，证实了该方法在多个数据集上的表现。
PDF2 years ago
ECCV深度蒸馏下的散焦模糊检测
本文提出了一种将深度信息引入到 DBD 任务中，使用知识蒸馏的方法共同学习深度和模糊信息，设计了一个新的 FCN 网络结构，利用选择式接收域块和监督引导注意力块来提高多尺度特征的合并效率，实验证明该方法优于 11 种其他最先进的方法，并且单
PDF4 years ago
基于距离变换回归的空间感知深层语义分割
通过在标签掩码上计算距离变换，训练一个全卷积神经网络来同时学习分类和距离回归，可以有效地应用于视觉场景中的语义分割并有效解决边界模糊和分割失真的问题。
PDF5 years ago
PanoRoom：从球体到 3D 布局
我们提出了一种新型的 FCN，能够与全向图像一起工作，输出精确的概率地图，表示室内场景的主要结构，能够适用于不同的数据。我们的方法处理遮挡，并且更准确地恢复了房间实际形状。我们不仅在 3D 模型精度方面优于现有技术，而且在速度方面也优于现有
PDF6 years ago
应用全卷积网络和生成对抗网络进行巩膜分割
通过 FCN 和 GAN 的两种方法，基于分割技术实现了眼白识别。通过在新的数据库上进行实验，得到了分别为 87.48％和 88.32％的 F-score 指标的结果。
PDF6 years ago
NIPS基于完全卷积网络的激光雷达云检测
本论文描述了一种使用 FCN 进行半监督学习的方法，通过预训练分类层和 MPLCMASK 云层算法的云位置以及手动标记的云位置，用于分割激光雷达图像中的云的几何高度和时间位置，并展示与云层算法实现相比较高的云识别水平。
PDF6 years ago
语义分割的单次学习
研究在稀缺数据的支持下，将少样本学习方法拓展到密集语义图像分割中，通过训练网络，产生 Fully Convolutional Network 参数来执行稀缺数据学习。与 PASCAL VOC 2012 数据集中最佳基线方法相比，我们的架构在
PDF7 years ago
用 LSTM 全卷积神经网络进行时间序列分类
本文探讨了通过在完全卷积神经网络中增加长短时记忆循环神经网络分支（LSTM RNN sub-modules）来进行时间序列分类的方法，通过使用注意力机制（Attention mechanism）优化模型以及微调（fine-tuning）等方
PDF7 years ago
CVPR汉英混合字符分割作为语义分割
本研究旨在解决 OCR 字符分割在多语言多样性的问题上，尤其关注中英文混合场景，通过全卷积网络架构进行语义分割，能够利用水平轴周围的上下文确定分割点，从而在合成样本与真实世界样本中实现更优的效果。
PDF8 years ago
卷积随机游走网络用于语义图像分割
本文介绍了一种简单却有效的 Convolutional Random Walk Network（RWN）用于解决 FCN 中存在的问题，通过 Pixelwise Affinity 和语义分割共同优化这两个目标，通过新型随机游走层组合这两个目
PDF8 years ago
深度交互式物体选择
本研究介绍一种新颖的基于深度学习的算法来解决交互式物体选择的问题，该算法可以将用户提供的正负反馈转换成欧几里得距离图，并与图像的 RGB 通道拼接，采用多种随机采样策略生成图像和用户交互对，通过 Fine-tune 深度反卷积网络，最终结果
PDF8 years ago