随笔分类 - SOD
摘要:U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 当前方法的问题 使用VGG、ResNet等为图像分类任务设计的网络提取深层特征,但是,这些骨干网络最初是为图像分类任务设计的,它们提取的特征是代表语义意
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摘要:CNN经典结构(Lenet,AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM,mobilenet)及其pytorch实现 轻量级模块SENet与SKNet详解
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摘要:DSS:Deeply Supervised Salient Object Detection with Short Connections Amulet:Amulet: Aggregating Multi-level Convolutional Features for Salient Object
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摘要:论文地址:https://arxiv.org/pdf/1611.04849v4.pdf 当前方法的问题 整体嵌套边缘检测模型(HED)明确地处理了尺度空间问题,在边缘检测方面比一般FCN模型有了很大的改进。然而,在HED模型中,具有深度监控的跳层结构并不能显著提高显著性检测的性能。 怎么解决这个问题
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摘要:论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.06375 现有的多尺度多层次的神经网络 多尺度学习可以在神经网络中,以越来越大的感受野和下采样的形式,每个层中学习的特征表示是多尺度的,另一方面在神经网络之外,也可以通过例如调整输入图像的尺度获得多尺度信息。 多尺度学习的可能配置 m
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摘要:论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Progressive_Attention_Guided_CVPR_2018_paper.pdf 当前方法的问题 许多最先进的方法通过将多层次卷积特征结合在一起来设计显著
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摘要:论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Qin_BASNet_Boundary-Aware_Salient_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf 当前方法的问题 基于FCN的方法在精细结
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摘要:论文地址:http://data.kaizhao.net/publications/iccv2019fmeasure.pdf 当前方法的问题 主流方法采用交叉熵损失进行优化,loss只依赖于每个像素的预测和真值对,而显著性图的背景部分占比远大于前景部分占比,导致优化的时候会取向于将未知像素预测成背景
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摘要:论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_EGNet_Edge_Guidance_Network_for_Salient_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 当前方法的问题 全
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         浙公网安备 33010602011771号
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