Multi-scale 第4页

语义分割Searching for Efficient Multi-Scale Architectures for Dense Image Prediction论文详解

论文链接https://arxiv.org/abs/1809.04184动机目前的工作显示了在图像分类任务上，通过metalearning自动设计的网络的表现已经超过了一些人工设计的网络。但是我们希望把metalearning技巧运用到其他视觉任务上，比如语义分割、目标检测。这类任务依赖高分辨率的图片输入以及多尺度的图片特征表达。但是把分类任务的想法运用到这类更复杂的任务上无法满足任务要求，原因有

sinat_24674017·2020-07-05 12:47

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space（17）论文综述

为考虑局部结构的提取，用球查询方法进行点集分区[找质心点->找邻域->pointnet处理邻域]；为了提高模型对点集不同密度的泛化能力，用了同一质心取不同大小的球邻域（multi-scale，计算量大）

蓝田生玉123·2020-07-05 09:54

多尺度（multi-scale）目标检测方法

文章目录1、多尺度图像预测2、金字塔特征预测2.1FPN2.2SSD3、boundingbox设计1、多尺度图像预测将图片进行不同尺度的缩放，得到图像金字塔，然后对每层图片提取不同尺度的特征，得到特征图。最后对每个尺度的特征都进行单独的预测。特点：不同尺度的特征都可以包含很丰富的语义信息，精度高，但速度慢。2、金字塔特征预测将输入图片转变成featuremap，在featuremap层面上来进行尺

索隆啊·2020-07-05 06:05

《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》论文笔记

《MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS》源码地址：caffetensorflowwhat:文章提出一个新颖的卷积方式：膨胀卷积。通过膨胀卷积指数式的增长感受野的区域，从而获得更好的稠密分类结果。用语义分割这个很具代表性的稠密分类问题验证了膨胀卷积的有效性。好吧说了这么多，总结起来一句话：通过更好的卷积方式获得更大的感受野提高稠密分割精

An_chen_·2020-07-04 23:03

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring译

摘要：一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊是由相机抖动，场景深度以及多个对象运动引起的。为了消除这些复杂的运动模糊，常规的基于能量优化的方法仅依赖于简单假设，使模糊核部分均匀或局部线性。此外，最近基于机器学习的方法也取决于在这些假设下产生的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法不能去除模糊核难以近似或参数化（例如物体运动边界）的模糊。在这项工作中，我们提出了一种多

lc1075826261·2020-07-04 21:48

论文阅读笔记之——《CRRN: Multi-Scale Guided Concurrent Reflection Removal Network》

Inthispaper,weproposetheConcurrentReflectionRemovalNetwork(CRRN)totacklethisprobleminaunifiedframework.Reflectionsobservedinfrontoftheglasssignificantlydegradethevisibilityofthescenebehindtheglass.Byo

gwpscut·2020-07-04 16:12

Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolution 对空洞卷积（扩张卷积）、感受野的理解

dilatedconvolution是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。在基于FCN思想的语义分割问题中，输出图像的size要和输入图像的size一致。但是FCN中由于有若干stride>1的池化层，所以越到较高的网络层，单位像素中包含的原始图像的信息就越多，也就是感受野越大，但这是以通过池化降低分辨率、损失原始图像中的信息作为代价而得来的；由于pooli

Colie-Li·2020-07-04 16:07

MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS

本文要点有三：提出dilatedconvolution（空洞卷积，扩张卷积）mostimportant网络使用扩张卷积，增大感受野，感受野随层数指数级增加；同时每一层通过padding操作，保证卷积后的图像大小不发生改变FRONTENDmodule利用dilatedconvolution修改VGG16，能够完成初步的语义分割任务contextmodule该模块input是FRONTENDmodul

LonelyRootThree·2020-07-04 13:41

论文笔记-SNIPER：Efficient Multi-Scale Training

1.介绍目前的目标检测架构都是对输入图像的所有像素进行操作，从而产生proposals等，当采用多尺寸的图像金字塔时，所需的存储空间很大，在训练时，单一GPU上能训练的图像数量很小（取决于GPU的显存和图像的分辨率），这样就造成了batchsize很小，从而使训练时间很长。因此作者提出了一种新的训练思路：先粗略定位一下正负例所在的区域，然后以该区域内的像素信息作为卷积网络的输入，再精确检测出该区域

Liven_Zhu·2020-07-04 06:02

语义分割之《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》论文阅读笔记

论文地址：MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS 论文代码：github一、简介语义分割相比于分类是一种密集信息的分类任务，需要更多的细节和上下文信息，如何获取更好的上下文信息是目前大多数研究的方向，一般的做法是多尺度输入，融合网络不同stage的featue得到多尺度feature或者使用特殊的模块提取更好的上下文信息，本文

grayondream·2020-07-04 05:10

Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions 总结

摘要针对图像分割中像素的密集预测，开发了一种新的卷积网络模块。膨胀的卷积系统地聚合多尺度上下文信息而不丢失分辨率。膨胀的卷积支持接收域的指数扩展。前言近年来，有两种处理多尺度推理和全分辨率密集预测的方法：持续地从下采用层中反复使用up-convolutions（上卷积？）恢复损失的分辨率提供多个重新扫描的图像最为输入到网络中，并结合这些多输入的预测扩张的卷积既然加pooling层会损失信息，降低精

Manfestain·2020-07-04 04:48

膨胀卷积--Multi-scale context aggregation by dilated convolutions

Multi-scalecontextaggregationbydilatedconvolutionsICLR2016https://arxiv.org/abs/1511.07122Code:https://github.com/fyu/dilationhttps://github.com/bordesf/dilation针对语义分割问题semanticsegmentation，这里使用dilate

O天涯海阁O·2020-07-04 04:41

计算机视觉论文笔记六：Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

不会再写基础的东西。因为已经是第六篇论文了。right@：arXiv:1511.07122[cs.CV]PublishedasaconferencepaperatICLR2016Introduction我现在很喜欢读introduction以及literaturereview，因为很多观点都是总结。比如这篇文章认为传统的conv+pooling的结构用于图片分类效果很好，现在人们想要做densep

TinaO-O·2020-07-04 02:43

【译】Multi-Scale Context Aggregation by Dilation Convolutions(空洞卷积)

Multi-ScaleContextAggregationbyDilationConvolutions通过膨胀卷积进行多层次的上下文聚合原作：FisherYu，PrincetonUniversity；VladlenKoltun，IntelLabs翻译：一梦轻尘原文链接：Multi-ScaleContextAggregationbyDilationConvolutions摘要最先进的语义分割模型是基

一梦轻尘·2020-07-04 01:02

SSD(Single Shot MultiBox Detector)不得不说的那些事

论文解析：SSD的特殊之处主要体现在以下3点：（1）多尺度的特征图检测（Multi-scale），如SSD同时使用了上图所示的8*8的特征图和4*4特征图。

watersink·2020-07-04 01:55

膨胀卷积——《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》

看这篇论文主要是想了解膨胀卷积，搜出这篇，看起来貌似比deeplab简单一些，于是以此入手。这篇论文把膨胀卷积的计算原理讲的很清楚，但是作用和产生的缘由的话还是deeplab的论文更容易懂，deeplab里面叫"holealgorithm"。1.denseprediction在谈膨胀卷积之前想先说一下denseprediction，一开始对这个概念不太理解，看了看别人的解释后说说自己的理解吧。在做

老笨妞·2020-07-04 00:46

COCO 54.7mAP！DetectoRS目标检测：改进主干网，成就新高度！

COCO数据集上的目标检测精度的最高纪录已经有将近一年时间停留在53.3mAP，曾经报告达到过这一高度的算法有：1）CascadeMaskR-CNN(Triple-ResNeXt152,multi-scale

我爱计算机视觉·2020-07-02 12:16

行人属性识别：Improving Pedestrian Attribute Recognition With Weakly-Supervised Multi-Scale Attribute……

参考文献：TangCF,ShengL,ZhangZX,HuXL.ImprovingPedestrianAttributeRecognitionWithWeakly-SupervisedMulti-ScaleAttribute-SpecificLocalization[J].ICCV-2019.代码实现：https://github.com/chufengt/iccv19_attribute包括理解

huangyiping_dream·2020-07-02 03:09

论文解读-Multi-scale Anomaly Detection on Attributed Networks

原文：Gutiérrez-Gómez,Leonardo,BovetA,DelvenneJC.Multi-scaleAnomalyDetectiononAttributedNetworks[J].2019.摘要当前属性网络在很多领域中得到广泛应用，尤其是社交网络和金融领域，属性网络的边表示实体之间的关系，而实体则由属性网络中的不同节点属性来表示。而异常检测对于发现诸如信用卡欺诈、网络垃圾邮件和网络入

进阶白帽子·2020-06-30 02:45

MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文翻译

Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution用于图像高分辨率的多尺度残差网络原文：Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution,ECCV2018github(pytorch):https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorchMSRN：Multi-scaleRes

ytao_wang·2020-06-29 17:39

MRSN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文理解

Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution用于图像高分辨率的多尺度残差网络原文：Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution,ECCV2018github(pytorch):https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorchMRSN：Multi-scaleRes

ytao_wang·2020-06-29 17:07

[NTIRE18]Multi-scale Single Image Dehazing using Perceptual Pyramid Deep Network

1.概述作者采用Encoder-Decoder结构进行去雾。与以往将大气散射模型嵌入网络中不同，作者让模型直接学习从雾图到GT的非线性映射。此外，由于L2L_2L2损失函数对去雾效果的副作用，作者采用了MSE和感知损失函数（VGG16）作为新的损失函数。2.网络结构网络结构如下图所示，作者采用稠密块（DenseBlock）残差块（ResBlock）的结合作为编/解码器，解码器部分采用了反卷积。金字

larkii·2020-06-29 14:03

Multi-Scale Deep Feature Fusion for Vehicle Re-Identification翻译（IEEE2020）

多尺度深度特征融合的车辆重识别摘要由于类间距离小，车辆重识别具有挑战性。相似车辆之间的差异可能非常细微，只能在特定的尺度和语义级别上被捕获。在本文中，我们提出了一种新颖的多尺度深度特征融合网络(MSDeep)，可同时执行多尺度和多层次特征以实现精确的车辆重识别。基于骨干深度卷积神经网络，MSDeep主要包含两个模块：1)多尺度融合(MSF)模块，将多尺度流的组合封装为MSF特征；2)多层次融合(M

会飞的doublefish·2020-06-29 05:06

[语义分割]--ICCV2019-Dynamic Multi-scale Filters for Semantic Segmentation

摘要：\color{#FF3030}{摘要：}摘要：多尺度表示为语义分割中处理物体尺度变化提供了一种有效的方法。以往的工作主要是利用不同的滤波器尺寸来构造多尺度的表示法，通过扩张型滤波器或池化网格来扩展滤波器尺寸，这些滤波器的参数经过训练后是固定的。这些方法计算量大，参数多，在推理过程中对输入图像不适应。为了解决这些问题，本文提出了一种动态多尺度网络(DMNet)来自适应地捕获多尺度内容来预测像素

chenzy_hust·2020-06-29 03:23

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring

abstract对于一般动态场景的非均匀盲目去模糊是具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来自多个物体运动而且来自相机抖动，场景深度变化。为了消除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，使得模糊核是部分均匀的或局部线性的。此外，最近基于机器学习的方法还依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法无法去除模糊核难以近似或参数化的模糊（例如，对象运动边界）。在

风之羁绊·2020-06-28 17:19

多模态(RGB-D)——深度融合网络

basenetworks)的中间表达(intermediarepresentations)作为每个基网络剩下的部分的输入,然后在几个中间表达上用了深度的结合.这个深度融合网络有几个优势:（1）.它可以学到多尺度(multi-scale

Peanut_范·2020-06-27 07:43

《High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs》论文笔记

方法：1、coarse-to-fine生成器（G1（全局生成器）、G2（局部增强生成器））2、multi-scale判别器（、、）3、除了对抗损失和感知损失加入了featurema

sunny0121·2020-06-26 16:12

【泛读】NIPS- Break the Ceiling:Stronger Multi-scale Deep GCNs

BreaktheCeiling:StrongerMulti-scaleDeepGCNsWhatstheproblem?现存的图神经网络没有充分利用多尺度信息和深层架构。1.如果基于GCN架构增加层数，提取的特征最多保留图结构的固定信息，并且丢失节点特征中的所有信息。2.ReLU是一个阴谋家。代码链接Howtosolvethem?作者证明了任何具有明确定义的解析光谱滤波器的图卷积都可以写为块Kryl

Show Me The Money·2020-06-25 13:15

边缘检测之HED

边缘检测的工作分为以下3个研究方向：(1)传统的检测算子：Sobel,Canny(2)基于信息理论设计的手工特征：StatisticalEdges,Pb,gPb(3)基于学习方法设计的手工特征：BEL,Multi-scale

watersink·2020-06-24 23:14

【语义分割】Searching for Efficient Multi-Scale Architectures for Dense Image Prediction翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.04184代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab作者：Liang-ChiehChen,MaxwellD.Collins,YukunZhu,GeorgePapandreou,BarretZoph,FlorianSchroff,Hartwig

会意·2020-06-24 15:31

《Learning Deep Structured Multi-Scale Features using Attention-Gated CRFs for Contour Prediction》

本博文为阅读笔记由于最近要阅读大量的论文，仅仅以简略的方式记录论文的阅读笔记。本文是关于（contourdetection）轮廓检测本文的两个亮点：1、multi-scalefeaturegenerationandfusion。产生更丰富和互补的表示的hierarchicaldeepmodel（分层深层模型）2、为了细化和牢固地融合在不同尺度上学习到的特征，本文提出一个thenovelAttent

gwpscut·2020-06-23 11:53

Multi-Modal Multi-Scale Deep Learning for Large-Scale Image Annotation

AbstractImageannotationaimstoannotateagivenimagewithavariablenumberofclasslabelscorrespondingtodiversevisualconcepts.Inthispaper,weaddresstwomainissuesinlarge-scaleimageannotation:1)howtolearnarichfea

bxg1065283526·2020-06-22 19:37

论文速看[2019-1-7]-Multi-scale tensor voting for feature extraction from unstructured point clouds

一篇关于从无结构化点云特征提取的文章2012GraphicalModels摘要Identifyingsharpfeaturesina3Dmodelisessentialforshapeanalysis,matchingandawiderangeofgeometryprocessingapplications.Thispaperpresentsanewmethodbasedonthetensorvo

alfred_torres·2020-06-22 13:18

（端到端多尺度去雾算法）FAMED-Net: A Fast and Accurate Multi-scale End-to-end Dehazing Network

项目地址：https://github.com/chaimi2013/FAMED-Net论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.04334.pdf摘要单张图去雾是一个至关重要的步骤对于随后的高水平计算视觉任务。然而，它存在挑战由于它的不适应姿态性质。存在的去雾模型趋向困难由于模型复杂以及计算效率低，或者存在限制展示容量。为了克服这些挑战，在这里我们提出了一个快递和精确的多尺

独孤九剑-风清扬·2020-06-21 18:26

【语义分割】分层多尺度注意力 Hierarchical multi-scale attention for semantic segmentation

猪猪的珠珠·2020-06-21 03:01

Multi-Scale Boosted Dehazing Network with Dense Feature Fusion（CVPR2020）阅读理解

Multi-ScaleBoostedDehazingNetworkwithDenseFeatureFusion（CVPR2020）1简要1作：西安交通大学在本文中，作者团队提出了一种基于U-Net架构的具有密集特征融合的多尺度增强去雾网络。该方法是基于boosting和误差反馈这两个原理设计的，表明它们适用于去雾问题。1通过在所提出模型的解码器中加入“Strengthen-Operate-Subt

为什么先生2012·2020-06-20 23:32

Person Re-Identification by Deep Learning Multi-Scale Representations

通过深度学习多尺度表达的行人重识别摘要：现存的行人重识别方法主要基于单一尺度的外观信息。这不仅可能忽略了其他不同尺度的明确的有用信息，而且丧失了挖掘多尺度之间潜在的相关互补优势的机会。这篇文章中，我们说明了使用卷积神经网络学习多尺度人物外观特征的优势，旨在联合学习有区别的特定尺度的特征，和在图像金字塔输入中最大化多尺度特征融合选择。确切地说，我们构造了一个新的深度金字塔特征学习卷积神经网络结构，这

马小李23·2020-03-30 00:47

【译】StableNet: Semi-Online, Multi-Scale Deep Video Stabilization

原文地址：https://arxiv.org/abs/1907.10283原文日期：2019.7.24翻译欠妥之处，欢迎大家在评论区批评指正摘要随着手持设备的普及，视频稳定算法变得越来越重要，因为这些手持设备产生视频时不可避免地会带有不希望出现的抖动。本文提出了一种数据驱动的在线视频稳定方法，并结合成对数据集进行深度学习。该网络对每个不稳定帧进行多尺度处理，从低分辨率到高分辨率，然后输出仿射变换来

Vinteuil·2020-03-27 16:52

Pyramid Scene Parsing Network（2017CVPR）学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.01105c图为论文核心结构特征整合（FeatureEnsembling）又分为：多尺度（multi-scale）多级（multi-level

好吃红薯·2020-02-16 03:16

论文泛读：《A Multi-scale Pyramid of 3D Fully Convolutional Networks for Abdominal Multi-organ Segmenta...

简介：提出了一个非常朴实的多尺度3D分割算法。受限于GPU内存，3D分割模型的输入尺寸较小，需要对原始输入做crop操作，而考虑到性能，又需要足够大的context信息，往往需要对输入做downsampling操作。由插图，猜测作者的做法是：原始图像经downsampling得到图像1(分辨率低，context信息丰富)，经3d-FCN-1得到结果1;原始图像经crop得到图像2(分辨率高，con

月牙眼的楼下小黑·2019-12-01 08:15

（端到端多尺度去雾算法）FAMED-Net: A Fast and Accurate Multi-scale End-to-end Dehazing Network

项目地址：https://github.com/chaimi2013/FAMED-Net论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.04334.pdf摘要单张图去雾是一个至关重要的步骤对于随后的高水平计算视觉任务。然而，它存在挑战由于它的不适应姿态性质。存在的去雾模型趋向困难由于模型复杂以及计算效率低，或者存在限制展示容量。为了克服这些挑战，在这里我们提出了一个快递和精确的多尺

独孤九剑-风清扬·2019-07-23 09:40

讲讲我现在认识的anchor机制

但其实主要是为了解决目标检测中目标的multi-scale和multi-aspectratio。

OliverkingLi·2019-07-16 23:04

目标检测算法

感觉目前最牛的是GoogleBrain的重磅NAS-FPN算法，大家都知道FPN很work，所以NAS就干脆直接搜multi-scale怎么融合比较好，大力出奇迹，从此大家就不用再自己手动连连看了。

萌面女xia·2019-06-26 17:30

论文阅读笔记之——《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》

论文：https://arxiv.org/pdf/1612.02177.pdf代码：https://github.com/SeungjunNah/DeepDeblur_release代码解读https://blog.csdn.net/wm6274/article/details/71194225数据集下载链接在上面的github里面weproposeamulti-scaleconvolutiona

gwpscut·2019-06-21 10:13

《Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution》阅读

题目：用于图像高分辨率的多尺度残差网络摘要：近年来的研究表明，深度神经网络可以显著提高单幅图像的超分辨率。目前的研究倾向于使用更深层次的卷积神经网络来提高性能。然而，盲目地增加网络的深度并不能有效地改善网络。更糟糕的是，随着网络深度的增加，训练过程中出现的问题越来越多，需要更多的训练技巧。在本文中，我们提出了一种新的多尺度残差网络(MSRN)来充分利用图像的特征，其性能优于大多数现有的方法。在残差

我有一头小笨羊·2019-06-12 11:06

Single Image Dehazing via Multi-Scale Convolutional Neural Networks

项目主页：https://sites.google.com/site/renwenqi888/research/dehazing/mscnndehazing论文下载：https://drive.google.com/open?id=0B7PPbXPJRQp3TUJ0VjFaU1pIa28代码下载：https://drive.google.com/open?id=0B7PPbXPJRQp3TUJ0V

女王の专属领地·2019-04-22 21:33

Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring(2017CVPR) 阅读笔记

DeepMulti-scaleConvolutionalNeuralNetworkforDynamicSceneDeblurring深度多因子卷积神经网络应用于动态场景去模糊。其实就是【CNN用于运动图像去模糊】原文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.02177.pdf作者发布的用于运动去模糊的训练数据集GOPROdataset（现已经成为基于深度学习的去模糊算法最常用的数

桑榆非晚_·2019-04-12 16:46

SNIPER: Efficient Multi-Scale Training

论文名称:SNIPER:EfficientMulti-ScaleTraining作者：BharatSingh&MahyarNajibi&LarryS.Davis论文链接https://arxiv.org/abs/1805.09300：代码链接：https://github.com/bharatsingh430/snip简要概述文章精华目标检测中的小目标的检测一直是一个难题，同样也有很多方法被提出来

春枫琰玉·2019-03-14 20:48

Richer Convolutional Feature for Edge Detection

RicherConvolutionalFeatureforEdgeDetection文章链接为RicherConvolutionalFeatureforEdgeDetection这篇文章通过结合所有有意义的卷积的feature，更好地利用multi-scale

FengF2017·2019-03-11 10:22

SSD与Faster RCNN中的RPN生成anchor的不同之处

SSD是在多个不同尺度/分辨率的特征图上生成anchor，故而在每一个尺度的特征图上生成anchor时，并没有引入multi-scale，而是给同一个尺度分辨率特征图上的每个像素点设定一个面积值，在该像素点上产生

WYXHAHAHA123·2019-02-23 22:19

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（端到端多尺度去雾算法）FAMED-Net: A Fast and Accurate Multi-scale End-to-end Dehazing Network

讲讲我现在认识的anchor机制

目标检测算法

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