Catherine_zhilin

摘要： GNN：图神经网络，由于传统的DNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据，便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题，这属于DNN往图方向的应用扩展 GCN：图卷积神经网络，GNN在训练过程中，有将attention引入图结构的，有将门控机制引入图结构的，还有将卷积引入图结构的，引入卷积的GNN就是G 阅读全文

摘要： 论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 是图像分割的milestone论文。 GitHub - shelhamer/fcn.berkeleyvision.org: Fully Convolutional Networks fo 阅读全文

摘要： 提出于FCN。 如果将全卷积之后的结果直接上采样得到的结果是很粗糙的，所以将不同池化层的结果进行上采样之后来优化输出： 不同上采样结构得到的结果对比举例如下（FCN）： 也可以将pool1， pool2的输出再上采样输出。但作者说了这样得到的结果提升并不大。（实际实验过发现也确实是这样的！） 阅读全文

摘要： 目标检测任务的损失函数由 Classificition Loss 和 Bounding Box Regeression Loss 两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是Smooth L1 Loss  阅读全文

摘要： 特征融合的目的，是把从图像中提取的特征，合并成一个比输入特征更具有判别能力的特征。如何正确融合特征是一个难题。 在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分 阅读全文