多孔卷积以及语义分割的发展

AI100 2023-01-13 13:33:03

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_基于深度学习的肾脏超声图像分割.pdf

语义分割中的深度学习技术用于语义图像分割的深度卷积网络的弱和半监督学习完全卷积网络的语义分割 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络用于语义分割的全卷积DenseNets 扩张卷积的多尺度上下文聚合 DeepLab：具有深度卷积网络，Atrous卷积和完全连接的CRF的语义图像分割 Atrous卷积用于语义图像分割带有可分离卷积的编码器-解码器用于语义图像分割 FastFCN：重新思考骨干中的扩张卷积以进行语义分割 通过视频传播和标签松弛改善语义分割

深度卷积网络，多孔卷积和全连接条件随机场的图像语义分割DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFsTaylor Guo, 2017年5月03日星期三摘要本文的主要任务是深度学习的图像语义分割，主要有3个方面的贡献，有...

深度卷积网络，多孔卷积和全连接条件随机场的图像语义分割 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 本文的主要任务是深度学习的图像语义分割

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用。我们改编当前的分类网络(AlexNet

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