EncNet全名Context Encoding Network，收录于CVPR2018。本文以复现EncNet为主。EncNet思想1. 论文引入了Context Encoding Module（上下文编码模块）来捕捉全局信息的上下文信息，尤其是与场景相关联的类别信息。参考了CAnet，实现了一个通道注意力机制，预测一组特征图的放缩因子作为循环用于突出需要强调的类别。2.引入了SE loss来实
转载
2023-11-27 14:14:06
67阅读
EncNet:Context Encoding for Semantic Segmentation (2018)https://arxiv.org/pdf/1803.08904.pdfhttps://gith
原创
2022-08-06 00:04:36
192阅读
Deep TEN: Texture Encoding Network备注：这篇文章中提到的Encoding Layer 是语义分割–(EncNet)Context Encoding for Semantic Segmentation的前部分工作，面向是纹理识别任务。收录：CVPR2017(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognit
转载
2023-12-19 15:19:23
67阅读
【论文复现赛】ENCNet:Context Encoding for Semantic Segmentation
本文作者引入了上下文编码模块（Context Encoding Module），在语义分割任务中利用全局上下文信息来提升语义分割的效果。本次复现赛要求是在Cityscapes验证集上miou为78.55%，本次复现的miou为79.42%，该算法已被PaddleSeg收录。一、引言PS
转载
2024-09-23 09:35:28
142阅读
（1）FPA： Feature Pyramid Attention作者认为像SENet和EncNet这样对通道加attention是不够的，我们需要对pixel加attention，同时采纳了PSPnet的global pooling的思想，将pooling的结果与加了attention的卷积的结果相加。由于作者的方法会造成计算量的大量增加，为了减少计算量，作者再使用FPA之前减少通道数（PSPn
转载
2024-06-09 08:35:32
49阅读
这是一篇ICCV2019的语义分割文章，其核心思想是采用baseline生成的粗糙特征图作为attention指引分割输出结果，其中的idea有些像张航提出的Context Encoding（EncNet）。伴随着提出的两个新模块，分别是 Class Center Block（CCB）和Class Attention Block（CAB）。Abstract为了适应每个像素点的不同类中心（class
