FCN
FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semanticsegmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样,使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测,同时保留了原始输入图像中的空间信息,最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
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FCN重写笔记
此文只是重写时的笔记，正式发布的感想请看相关阅读相关阅读github实现task7 fcn分析task 7_修改fcn(图像读取使用开源代码)task7 fcn_3task 7 fcn readmetf.squeeze 和tf.expand_dims参考tf.expand_dims和tf.squeeze函数 另外，当指定了squeeze_dims时，对应维度大小必须为1globglob模块collections.namedtuples不...
FCN 的简单实现
学习了沐神的 gluon 课程，觉得里面有关于 fcn 的课程（http:t.cnrqi7id7 ） 特别有用，于是总结一下，同时使用 pytorch 重新实现，不仅实现 gluon 教程中的部分，同时实现论文中更精细的形式。 介绍语义分割是一种像素级别的处理图像方式，对比于目标检测其更加精确，能够自动从图像中划分出对象区域并识别对象区域...
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论文阅读: R-FCN
introduction检测算法的速度瓶颈主要包括以下三个：速度瓶颈 解决者 时间 解决方案 特征抽取 sppnet 2014 共享特征抽取 proposal生成faster r-cnn 2015 由cnn来生成proposal proposal的处理 r-fcn 2016共享proposal处理 由上表易知，r-fcn就是为了 解决 不共享的proposal处理过程 而诞生的。 在这之前，sppnet通过...
图片语义分割-FCN
为了改进这个fcn到来了，fcn（fully convolutional networks）又全卷积网络，如它的名字一样，它的所有层都是卷积层，很好的解决了降采样后的低分辨率问题。? 对每一个像素进行预测fcn有三个重要的东西：卷积化； 反卷积； 跳层结构。 卷积化：全连接层（6,7,8）都变成卷积层，适应任意尺寸输入，输出低分辨率的分割...
Task 7 FCN_3
由于任务要求用fcn-8s，优化不能改变网络模型，学习率又从1e-4一直调到了1e-6都没改善，最终确定优化的方向在于图像处理的方式。 我主要研究了两个样例代码，分别是fcn.tensorflow以及semantic-segmentation-pytorch。 总结出来图像处理的方式有以下几种。 2.2 图像的按批处理图像的按批处理方式有3种：一张一张处理...
FR+FCN
fr:face recoveryfcn:facial component deep network自然条件下，因为角度，光线，occlusions（咬合张口闭口），低分辨率等原因，使人脸图像在个体图像之间有很大的差异，影响人脸识别的广泛应用。 本文提出了一种新的深度学习模型，可以学习人脸图像看不见的一面。 因此，模型可以在保持个体之间的差异的同时...
Task 7 FCN README
fcn8s tensorflow ade20k1. introductionthis is a fully-connected network(8 strides) implementation onthe dataset ade20k,using tensorflow. the implementation is largely based on the paper arxiv:fully convolutional networks for semantic segmentation and 2 implementationfrom other githubs:fcn.ten...
论文阅读: R-FCN-3000
introductionr-fcn-3000的定位是 large-scale detector 。 large-scale detector 核心技术 精度 意义 yolo-9000 语法树 较差第一个large-scale detector r-fcn-3000 解耦“定位”和“分类” 较好第一个可实用的large-scale detector 分类采用了yolo-9000中的分类思想：大类得分 × 细类得分 = 最终分类得分 定位回归...
Object Detection系列（一）R-FCN
object detection系列（一） r-fcn r-fcn简介上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上r-fcn并不应该出现在第五篇中，但是r-fcn在内容上是承接faster r-cnn的，同样是何凯明团队提出，所以在这里把r-fcn移到了前面。 cnn的旧形态用于图像分类的基础cnn模型，有一个旧形态与新形态的区分...
Object Detection系列（五） R-FCN
object detection系列（一） r-cnn object detection系列（二） spp-net objectdetection系列（三） fast r-cnn object detection系列（四） faster r-cnn objectdetection系列（五） r-fcnr-fcn简介：上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上r-fcn并不应该出现在第五篇中，但是r-fcn在内容上是...
全卷积神经网络 fcn 学习笔记
（2）fcn原理介绍； （3）分析具体fcn网络； （4）使用caffe框架进行fcn的训练和预测一、caffe环境搭建1 环境1 硬件环境笔记本双显卡，集显（intel），独显（gf 920m）2 系统 ubuntu16.4 (比ubuntu14.4具有更好的兼容性)3 cuda 8.04cudnn: cudnn-8.0-linux-x64-v5.15 opencv:3.12 更新源可以选择阿里源sudo apt-get ...
【图像分割模型】从FCN说起
今天要说的是占据了图像分割编解码结构大半江山的fully convolutionalnetwork（fcn）。 1 什么是分割分割，顾名思义，就是把一个完整的东西按照某种方式或规则分成若干个部分。 那么什么是图像分割呢？ 简单来说，就是把图像中属于同一类别或同一个体的东西划分在一起，并将各个子部分区分开来。 像下图这样：?...
使用FCN做图像语义分割(实践篇)
fcn原理原理我已经在上篇博客说过,大家可以参考fcn原理篇代码fcn有官方的代码,具体地址是fcn官方代码 不过我用的不是这个代码,我用的是别人修改官方的版本的代码,使用chainer框架实现的,chainer的源码链接: chainer框架源码,如果大家使用过keras的话,应该对它不会感到特别的陌生,chainer:a neural network framework...
人脸检测-- Face R-FCN + Face R-CNN
detecting faces using region-based fully convolutional networks本文使用 r-fcn来进行人脸检测r-fcn 相对于 faster r-cnn主要讲卷积层前移进行共享计算人脸检测的挑战性： ? 本文的 contributions： 1） 提出基于r-fcn 的人脸检测防范：face r-fcn 2）提出一个 novel position-sensitive average pooling...
深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译
这篇论文跟上一篇的vgg论文一样,在深度学习领域同样的经典,在2015年的cvpr,该论文拿到了best paper候选的论文,在之后的pascal voc2012,凡是涉及到图像语义分割的模型,都沿用了fcn的结构,并且这篇论文跟vgg的结构也很相似,区别只在于vgg最后的全连接层在fcn上替换为卷积层,因此在我们了解完vgg之后,再来了解fcn是很有...
图像分割 | FCN数据集制作的全流程（图像标注）
一 全卷积神经网络文章所有代码已上传至github，觉得好用就给个star吧，谢谢https:github.com315386775fcn_train深度学习图像分割（fcn）训练自己的模型大致可以以下三步：1. 为自己的数据制作label； 2.将自己的数据分为train,val和test集；3. 仿照voc_lyaers.py编写自己的输入数据层。 其中主要是如何制作自己的...
深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记
这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法. 1:fcn基本思路自从cnn成功之后,很多人都在尝试使用cnn进行图像分割,个人认为cnn最厉害的地方是他的多层结构可以自动提取学习的特征,并且将其学习,并且将提取的这些特征进行分类...
深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(三)
resultswe test our fcn on semantic segmentation and scene parsing,exploring pascal voc, nyudv2,and sift flow. although these tasks have historically distinguished betweenobjects and regions,we treat both uniformly as pixel prediction. we evaluate our fcn skiparchitecture on each of these ...
深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(二)
fcn自然地对任何大小的输入进行操作，并产生相应的（可能重新采样的）空间维度的输出。 一个实值损失函数有fcn定义了task。 如果损失函数是一个最后一层的空间维度总和,? 它的梯度将是它的每层空间组成梯度总和。 所以在全部图像上的基于l的随机梯度下降计算将和基于l的梯度下降结果一样，将最后一层的所有接收域作为...
