FCN是基于深度学习的语义分割的开山之作，尽管现在很多方法都超越了FCN，但它的思想仍然有很重要的意义。
随着深度学习算法在图像领域中的成功运用，学术界的目光重新回到神经网络上；而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻，全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。与大众的印象不完全一致的是，神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法；相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说，神经网络算法甚至可以算得上是“简单粗暴”。只是，在神经网络的训练过程中，以及算法的实际运用中，存在着许多困难，和一些经验，这些经验是比较有技巧性的。 有道云笔记不久前更新的文档扫描功能中使用了神经网络算法。本文试图以文
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。
图像语义分割是目前计算机视觉领域要解决的一个核心问题，属于视觉中场景理解的研究范畴之一，近期受到了越来越多的研究者的关注，现实中许多应用程序需要精确和高效的分割机制：自主驾驶，室内导航，甚至虚拟或增强现实系统等等。在深度学习技术的推动下，各种各样的深度图像分割模型被提出，一些公开的数据集不断地被刷新。本文将简单地回顾下最近几年顶会上的比较经典分割模型。
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。 最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。 使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
AI 科技评论按：12 月 18 日，腾讯 AI Lab 宣布，其研发的人脸算法 Face R-FCN 和 Face CNN 分别在人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项测评中斩获冠军。获悉这一消息后，AI 科技评论与腾讯 AI Lab 计算机视觉中心总监刘威博士进行了交流。 Face R-FCN 算法为针对人脸检测问题而设计，而 Face CNN 则着眼于解决人脸识别问题。据刘威博士介绍，目前 Face R-FCN 的部分技术细节已在 arXiv 上公布，Face C
【导读】 近日，针对视频物体分割中缺乏训练样本和准确率较低的问题，来自美国南加州大学、谷歌公司的学者发表论文提出基于实例嵌入迁移的无监督视频物体分割方法。其通过迁移封装在基于图像的实例嵌入网络（instance embedding network）中的知识来实现。 实例嵌入网络为每个像素生成一个嵌入向量，可以识别属于同一个物体的所有像素。本文将在静态图像上训练的实例网络迁移到视频对象分割上，将嵌入向量与物体和光流特征结合，而无需模型再训练或在线微调。 所提出的方法优于DAVIS数据集和FBMS数据集中最先进
上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。
感知，大概就是感受到周遭正在发生什么，的一种能力。这项技能对自动驾驶来说太重要了。
AI 科技评论按：本文转自微信公众号 医AI (med-ai)， 来源：arXiv.org，论文作者：Shaohuai Shi, Qiang Wang, Pengfei Xu, Xiaowen Chu，译者：吴博, Elaine, Melody 在 2016 年推出深度学习工具评测的褚晓文团队，赶在猴年最后一天，在 arXiv.org 上发布了最新的评测版本。这份评测的初版，通过国内AI自媒体的传播，在国内业界影响很大。在学术界，其反响更是非同一般。褚晓文教授在1月5日的朋友圈说David Patterso
- 海思Hi3559AV100 CPU，双核ARM Cortex A73@1.8GHz+双核ARM Cortex A53@1.2GHz+单核ARM Cortex A53@1.2GHz
【新智元导读】新年伊始，新智元向你推荐香港浸会大学计算机学院褚晓文团队最新论文《基准评测当前最先进的深度学习软件工具》，评测了 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 这五个最受欢迎的DL框架在 FCN、CNN、RNN 上的表现。这是伯克利RISE实验室大牛、RISC之父 David Patterson 也在关注的深度学习库评测。论文作者强调这是一个开源项目，所有配置文件和实验数据均在 http: //www.comp.hkbu.edu.hk/∼chxw/dlbench.html
视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。主流的多帧无光流特征聚合和 Seq-NMS 后处理结合精度最高，但速度较慢（GPU 上小于10 FPS）。在准确率和速度之间需要权衡: 通常更快的方法准确率较低。所以研究兼具准确率和速度的新方法仍然有很大潜力。
按难易程度进行分类：从易到难*--->*** 一、易 1、图像语义分析学习（一）：图像语义分割的概念与原理以及常用的方法 定义，算法 应用：自动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、无人机应用（着陆点判断） Grouping, segmentation 1.1基于图划分（Graph partitioning）:需要用户交互操作 (1)Normalized Cut图像分割 (2)Grab cut：RGB 图像的前景和背景分别用一个高斯混合模型（Gaussian mixture model, GMM）来建模 1.2
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.00335.pdf
计算机视觉是目前深度学习领域最热门的研究领域之一。它位于许多学术科目的交汇点，如计算机科学（图形学，算法，理论，系统，建筑），数学（信息检索，机器学习），工程学（机器人学，语音，自然语言处理，图像处理），物理学（光学） ，生物学（神经科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉代表了对视觉环境及其背景的相对理解，许多科学家认为，该领域由于其跨域掌握为人工智能铺平了道路。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
【导读】该文章被Trans收录。无约束环境下的局部人脸识别(PFR)是一项非常重要的任务，尤其是在视频监控和移动设备等由于遮挡、视野外、大视角等原因容易捕捉到局部人脸图像的情况下。然而，到目前为止，很少有人关注PFR，因此，识别任意patch的问题的人脸图像在很大程度上仍未解决。提出了一种新的局部人脸识别方法——动态特征匹配(DFM)，该方法将全卷积网络和稀疏表示分类(SRC)相结合，解决了不同人脸大小的局部人脸识别问题。DFM不需要局部人脸相对于整体人脸的先验位置信息。通过共享计算，对整个输入图像进行一次特征图的计算，大大提高了速度。
图像语义分割是图像处理和机器视觉技术中的重要一环，旨在对图像中的每个像素进行分类。与普通的分类任务不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。语义分割常被应用于人脸识别、物体检测、医学影像、卫星图像分析、自动驾驶感知等领域。
AI科技评论按：图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热，使得图像分割有了巨大的发展，本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。 在近期 GAIR 大讲堂上，来自浙江大学的在读博士生刘汉唐为等候在直播间的同学们做了一场主题为「图像分割的经典算法」的技术分享，本文根据直播分享内容整理而成，同学们如果对嘉宾所讲的内容感兴趣
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。 那么，什么是计算机视觉呢？下面是一些公认的定义： 从图像中清晰地、有意义地描述物理对象的结构（Ballard & Brown，1982）； 由一个或多个数字图像计算立体世界的性质（Trucco & Ve
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。
深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用，这一篇我将继续分享深度学习在分割上的应用。
前段时间一直忙于用深度学习做医学图像分割，采用的方法是FCN，也就是全卷积神经网络。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进，使得输入和输出的尺寸一致，并且对每个像素点进行分类，达到图像分割的目的。下图是全卷积神经网络的流程图。其中第一行是提取特征步骤，然后2X conv7和4X conv7分别表示对conv7的输出进行2倍和4倍上采样，也就是反卷积操作，最后将特征图变为输入大小的尺寸，就实现了对于每个像素的分类，也就是图像分割。
通知：这篇推文有13篇论文速递信息，涉及图像分割、SLAM、显著性、深度估计、车辆计数等方向 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-18 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 图像分割 [1]《Training of Convolutional Networks on Multiple Heterogeneous Datasets for Street Scene Semantic Segmentation》 Abstract：我们提出了一种具有分层分
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例，展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时，本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络，包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)算法进行训练。
1.Globally Guided Progressive Fusion Network for 3D Pancreas Segmentation（MICCAI 2019：用于三维胰腺分割全局引导的渐进融合网络）
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是如何做到像素级别的分类的
综述论文翻译：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
最近计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布，一共有1470篇论文被接收，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。这里整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的30篇最新CVPR论文，方便大家抢先阅览！这些论文包括视觉常识、视频超分处理、图像分类、目标跟踪等。
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 写在最前面 为了方便各位童鞋们阅读与学习，这里对2017年深度学习方面的历史文章按照类别进行汇总，主要分为深度学习基础，计算机视觉，以及自然语言处理三个类别。 1 深度学习基础 深度学习入门 入门|详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 深度学习必备---用Keras和直方图均衡化---数据增强 Batchnorm原理详解 AI从业者搞懂---这10种深度学习方法---老婆孩子热炕头 一步步教你理解LSTM 应用TF-Slim快速实现迁移学习 一文看懂常用的梯度
图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类：
这篇文章有4篇论文速递信息，涉及图像分类、视频分类和语义分割等方向（含一篇ICLR 2018和一篇CVPR 2018）。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经之路。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
来源：知乎、极市平台、深度学习爱好者作者丨李慕清@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615本文约5100字，建议阅读10分钟本文首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割
早期传统的对象检测方法都是基于滑动窗口的特征分类，自从深度学习来了之后就产生很多基于深度神经网络效果特别好的对象检测网络模型，比如SSD、YOLO、Faster-RCNN等，但是这些模型都有个缺陷就是依赖anchor设置，总的来说anchor设置对模型最终精度有比较明显的影响。本文中作者通过深度神经网络提取高级抽象语义描述把对象检测中图像上各个对象抽象为BLOB对象检测的中心特征点，同时通过卷积神经网络预测每个中心特征点尺度范围，这样就实现了anchor-free的对象检测网络构建，在几个benchmark对象检测数据集上都取得跟anchor-base网络相同甚至更好的效果。而且针对交叉数据集验证表明该方法有杰出的泛化能力。
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力,使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检
论文 1：An Efficient Evolutionary Algorithm for Subset Selection with General Cost Constraints
来源：极市平台本文共5400字，建议阅读15分钟在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割
写在前面：一篇魏云超博士的综述论文，完整题目为《基于DCNN的图像语义分割综述》，在这里选择性摘抄和理解，以加深自己印象，同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的，博古才能通今！感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习。
为了获得高质量的分割结果，目前临床上小儿超声心动图的分割主要由超声工作者手工完成，这既费时费力，又高度依赖于超声工作者的专业水平。为了解决这些问题，本文提出了一种新的卷积神经网络（CNN）结构，称为双网络一般对抗网络（DNGAN）。DNGAN由一个产生器和两个鉴别器组成，产生器采用并行对偶网络来提取更多有用的特征以提高性能。我们使用双重鉴别器来强制生成器学习更多的空间特征，并更准确地分割左心的边缘。
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