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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(全卷积网络FCN）

可以看看：https://github.com/jinhang/fcn 【论文信息】 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》 CVPR 2015 best paper Referenc
小金子 7年前 3816

语义分割中的深度学习方法全解：从FCN、SegNet到各版本DeepLab

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域，并识别其中的内容。 量子位今天推荐的这篇文章，回顾了深度学习在图像语义分割中的发展历程。 发布这篇文章的Qure.ai，是一家用深度学习来读取医学影像的公司，他们在官方博
行者武松 6年前 1915

深度学习之图像分割 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》—FCN

转载自：http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51247388 【论文信息】 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》 CVPR
郭大瘦 6年前 1359

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

【GAN货】生成式对抗网络资料荟萃（原理/教程/报告/论文/实战/资料库）

简介 生成式对抗网络，是近些年来最火的无监督学习方法之一，模型由Goodfellow等人在2014年首次提出，将博弈论中非零和博弈思想与生成模型结合在一起，巧妙避开了传统生成模型中概率密度估计困难等问题，是生成模型达到良好的效果。 基本思想 囚徒困境 195
技术小能手 5年前 4530

看一遍你也会做！用英伟达 DIGITS 进行图像分割（下）

DIGITS 是什么？ 7 月 8 日，英伟达深度学习学院 DLI 线下训练营即将来到深圳，主题是图像分类、目标检测与图像分割的零基础开发入门。 虽然是全球范围内顶级的 AI 培训项目，但 DLI 进入中国的时间太晚，中文网页也才上线没多久，导致国内开发者只
玄学酱 6年前 2123

论文笔记之：A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation

    A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation  ECCV 2016   　　摘要：本文提出了一种 CNN cascade （CNN 级联）结构，根据一系列的定位（landmar
wangxiaocvpr 7年前 971

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