GAN系列最新论文调研 文章目录GAN系列最新论文调研前言一、EditGAN：High-Precision Semantic Image Editing二、TransductGAN: a Transductive Adversarial Model for Novelty Detection三、Driving Anomaly Detection Using Conditional Generati
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2024-10-03 15:19:09
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一.简介在人工智能领域内，GAN是目前最为潮流的技术之一，GAN能够让人工智能具备和人类一样的想象能力。只需要给定计算机一定的数据，它就可以自动联想出相似的数据。我们学习和使用GAN的原因如下：1.能够用GAN进行无监督学习：深度学习需要大量数据的标注才能够进行监督学习，而使用GAN则不需要使用大量标注的数据，可以直接生成数据进行无监督学习，比如使用GAN进行图像的语义分割，我们甚至根本不需要标注
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2024-04-07 18:10:05
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1.背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)和语义分割(Semantic Segmentation)都是深度学习领域的重要技术，它们各自在图像生成和图像理解方面发挥着重要作用。在本文中，我们将从两者的基本概念、算法原理、实例代码和未来趋势等方面进行全面的探讨。1.1 生成对抗网络(GANs)生成对抗网络(Generative Adversar
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2024-08-13 15:29:15
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项目说明本项目利用PaddlePaddle及PaddleSeg套件对论文“Context Encoding for Semantic Segmentation (CVPR2018)”进行了Paddle版本的实现，取得了较为不错的结果。一、简介论文引入了上下文编码模块(Context Encoding Module)用于捕获全局上下文信息和突出与场景相关联的类别信息，这相当于加入场景的先验知识，类似
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2024-05-27 20:09:44
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推荐语4月5日，Meta发布 Segment Anything 模型和 SA-1B 数据集，引发CV届“地震”，其凭借一己之力，成功改写了物体检测、数据标注、图像分割等任务的游戏规则。复旦大学ZVG实验室团队基于此最新开源了SSA语义分割框架和SSA-engine自动注释引擎，可以为所有mask自动地生成细粒度语义标签，填补了SA-1B中缺乏的细粒度语义标注的空白，为构建大规模语义分割数据集打下基
论文地址：Semantic Segmentation using Adversarial Networks github 文章目录一、简介二、网络结构1、结构2、损失函数三、结果 一、简介 论文作者提到以往的语义分割方法都是先对图像进行下采样再进行上采样得到比较好的feature，将不同层级之间的feature进行融合得到最终的语义分割图，没有很好的利用像素与像素之间的相互关系。即便后连出
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2024-05-28 11:16:53
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GitHub：https://github.com/Visual-Attention-Network/SegNeXtPaper：https://arxiv.org/pdf/2209.08575.pdf目录一、动机二、方法1. 卷积encoder 2. Decoder三、实验结果 四、写在后面一、动机 &nbs
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2024-10-21 13:29:27
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<font color="red">GAN生成对抗网络：</font>由两个子网络组成，generator和discriminator,在训练过程中，这两个子网络进行着最小最大值机制，generator用随机向量输出一个目标数据分布的样例，discriminator从目标样例中区分出生成器生成的样例。generator通过后向传播混淆discriminator，依此gene
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2024-08-13 17:18:45
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前 言本文主要推荐一篇使用GAN来做语义分割的论文。 论文名称: SemanticSegmentationusingAdversarialNetworks 、论文链接: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1611.08408.pdf
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2024-03-01 15:04:58
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语义分割是计算机视觉中的关键概念之一，语义分割允许计算机通过按类型对图像中的对象进行颜色编码。GAN建立在基于真实内容的基础上复制和生成原始内容的概念上，这使它们适合于在街景图像上进行语义分割的任务，不同部分的分割使在环境中导航的代理能够适当地发挥作用
原创
2021-07-16 16:13:01
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目前遇到的loss大致可以分为四大类：基于分布的损失函数（Distribution-based），基于区域的损失函数（Region-based,），基于边界的损失函数（Boundary-based）和基于复合的损失函数（Compounded）。 一、基于分布的损失函数1.1 cross entropy loss像素级别的交叉熵损失函数可以说是图像语义分割任务的最常用损失函数，这种损失会逐个检查每个
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2024-03-22 21:15:52
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写在前面：因为最近在做裂缝检测，用的CRACK500数据集，尺寸大部分是640*340，如果直接resize(512,512)效果不太好。尝试如下：1、先将340尺寸填充成512 （512是你需要的尺寸）2、因为mask标签图片需要为单通道的二值图像，填充后可能会变成RGB图像，所以再改为二值图像3、随机裁剪，这个是我自己设计的算法，大概思想是根据你需要的尺寸，我先限定一个x和y可能的区域，再通过
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2024-03-25 09:03:22
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注：在本文中经常会提到输出数据的维度，为了防止读者产生错误的理解，在本文的开头做一下说明。 如上图，原始图像大小为5*5，经过一次卷积后，图像变为3*3。那就是5*5的输入，经过一个卷积层后，输出的维度变为3*3，再经过一个卷积层，输出的维度变为1*1，这里的5*5，3*3和1*1即为本文提到的数据的维度。1、什么是语义分割图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别
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2023-10-12 23:36:56
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【论文复现赛】DMNet：Dynamic Multi-scale Filters for Semantic Segmentation
本文提出了动态卷积模块(Dynamic Convolutional Modules)，该模块可以利用上下文信息生成不同大小的卷积核，自适应地学习图片的语义信息。该模型在Cityscapes验证集上mIOU为79.64%，本次复现的mIOU为79.76%，该算法已被P
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2024-04-21 09:26:57
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一.deeplab系列1.简述Deeplab v1网络DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性（即高层次特征映射，根源在于重复的池化和下采样）。针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab是采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信
FCN论文链接：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation作者代码（caffe版）：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.orgtensorflow版参考代码：https://github.com/MarvinTeichmann/tensorflow-fcn一、什么是语义分割
语义分割算法汇总 记录一下各类语义分割算法，便于自己学习。 由DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation开始，在文章中，作者说明了在Cityscapes test set上各类模型的表现。如下图所示： 主流算法在PASCAL VOC2012数据集上的效果对比。1.DFANet 文章梳理了语义分割网
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2023-08-21 22:59:14
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近年来，智能驾驶越来越炙手可热。智能驾驶相关技术已经从研发阶段逐渐转。向市场应用。其中，场景语义分割技术可以为智能车提供丰富的室外场景信息，为智能车的决策控制提供可靠的技术支持，并且其算法鲁棒性较好，因此场景语义分割算法在无人车技术中处于核心地位，具有广泛的应用价值。 本周对经典的图像分割算法FCN进行论文解读。（Fully Convolutional Networks
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2024-03-20 15:42:54
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一、IOU--目标检测我们先来看下IOU的公式：现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1)这里我们可以看到 和 在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量．所以，我们只需要求解就行这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出：&n
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2024-05-08 12:36:58
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Title: Efficient Semantic Segmentation by Altering Resolutions for Compressed VideosPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.07224Code: https://github.com/THU-LYJ-Lab/AR-Seg导读视频语义分割（Video Semantic Segmentation
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2024-08-27 20:55:36
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