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有没有什么方法可以让CNN输出像素位置？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）通常用于图像识别和计算机视觉任务，其输出是对输入图像的特征提取和分类。CNN的输出通常是一个特征图，每个特征图上的每个像素代表了对应位置的特征强度。

然而，如果需要获取CNN输出的像素位置信息，可以采用以下方法之一：

  1. 空间转换网络（Spatial Transformer Network，STN）：STN是一种用于增强CNN的模块，可以通过学习对输入图像进行空间变换，从而实现对输出像素位置的控制。STN可以通过学习仿射变换参数来对输入图像进行平移、旋转、缩放等操作，从而实现对输出像素位置的调整。
  2. 反卷积层（Deconvolutional Layer）：反卷积层是CNN中的一种常用层，用于将特征图进行上采样，从而恢复到输入图像的尺寸。通过反卷积层，可以将特征图的每个像素位置映射回输入图像的像素位置，从而获取CNN输出的像素位置信息。

需要注意的是，以上方法都需要在CNN的网络结构中进行相应的修改和调整，以便实现对像素位置的输出。此外，这些方法的具体实现和效果会受到具体任务和数据集的影响。

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你必须知道的CNN在图像分割领域的技术变革史！

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深度学习经典网络解析：8.R-CNN

目标检测：输入图像中往往有很多物体，目的是判断出物体出现的位置与类别，是计算机视觉中非常核心的一个任务。· 图像分割：输入与物体检测类似，但是要判断出每一个像素属于哪一个类别，属于像素级的分类。...最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression...如下图所示（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。 这种方法效率很低，实在太耗时了。那有没有高效的目标检测方法呢？...Uijlings在2012年提出了selective search方法，这种方法其实是利用了经典的图像分割方法Graphcut，首先对图像做初始分割，然后通过分层分组方法对分割的结果做筛选和归并，最终输出所有可能位置...2000个的候选区域的像素反复调用CNN进行提取特征。

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开发 | 三年来，CNN在图像分割领域经历了怎样的技术变革？

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深度 | 用于图像分割的卷积神经网络：从R-CNN到Mark R-CNN

输入：图像 输出：边界框+图像中每个目标的标注 但是我们如何找出这些边界框的位置？R-CNN 做了我们也可以直观做到的——在图像中假设了一系列边界，看它们是否可以真的对应一个目标。 ?...在 CNN 的最后一层，R-CNN 添加了一个支持向量机（SVM），它可以简单地界定物体是否为目标，以及是什么目标。这是上图中的第 4 步。...他的想法很简单：为什么不让每个图像只运行一次 CNN，然后找到一种在 2000 个提案中共享计算的方法？ ?...对于每个这样的锚点框，我们在图像中每个位置输出一个边界框和分值。 考虑到这些锚点框，我们来看看区域提案网络的输入和输出： 输入：CNN 特征图。 输出：每个锚点的边界框。...输出：在像素属于目标的所有位置上都有 1s 的矩阵，其他位置为 0s（这称为二进制 mask）。 但 Mask R-CNN 作者不得不进行一个小的调整，使这个流程按预期工作。

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FCN语义分割_卷积神经网络可用于分割吗

传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。...基于CNN的分割方法与FCN的比较 传统的基于CNN的分割方法：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测。这种方法有几个缺点： 一是存储开销很大。...它在下面的情况下可以更高效：让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到多个输出，这样的转化可以让我们在单个向前传播的过程中完成上述的操作。...实例：利用单个卷积层向前传播网络进行多位置评分 如果我们想让224×224尺寸的浮窗，以步长为32在384×384的图片上滑动，把每个经停的位置都带入卷积网络，最后得到6×6个位置的类别得分。...最后输出的图是一个概率估计，对应像素点的值越大，其像素为该类的结果也越大。FCN的核心贡献在于提出使用卷积层通过学习让图片实现end to end分类。

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Transformer在计算机视觉中的应用-VIT、TNT模型

一、CNN最大的问题是什么 CNN依旧是十分优秀的特征提取器，然而注意力机制的出现使得CNN隐含的一些问题显露了出来 CNN中一个很重要的概念是感受野，一开始神经网络渐层的的卷积核中只能看到一些线条边角等信息...我们会在观察一张图片时会忽略背景，注意图片中的主体(或相反) 我们会在区分狮子还是老虎时，更注意看它们的毛发，它们的头上有没有“王”。...回想注意力机制的特点，它是从"整体"上观察我们需要什么，要注意的地方在哪里。既然是在整体上观察，那么其“感受野”，一定就相当于许多层之后的CNN了。...以16*16为例，序列的长度就是256了，太长了太慢了效率低，且通常一个像素点也不能表达什么信息。至少也是4个点。因此内部将每个patch拆分成很多个4*4的小块，即分成更多个batch，然后重组。...两个向量加在一起，作为最后的输出结果。 5.4 TNT模型位置编码 实验证明，内外Transormer都进行位置编码效果更好。 5.5 TNT效果 上方是DeiT，就当作是VIT把，下面是TNT。

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全卷积网络fcn详解_全卷积神经网络原理

原文链接：全卷积网络 FCN 详解 FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map, 下面我们来看看FCN...与CNN的区别在于把于CNN最后的全连接层转换成卷积层，输出的是一张已经Label好的图片, 而这个图片就可以做语义分割 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征..., 所以我们常常可以将卷积层看作是特征提取器 为什么CNN对像素级别的分类很难?...[1x1x4096] 最后一个全连接层也做类似的，令其，最终输出为[1x1x1000] fcn的输入图片为什么可以是任意大小呢？...这样的转化可以在单个向前传播的过程中, 使得卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，从而得到多个输出(可以理解为一个label map) 比如: 我们想让224×224尺寸的浮窗，以步长为32在384×384

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