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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 翻译

摘要卷积网络是功能强大的可视化模型，可以产生功能的层次结构。我们展示了卷积网络自身，像素到像素的端对端训练超过了语义分割的最新水平。我们的关键洞察力是建立“完全卷积”网络，可以输入任意大小的数据，并通过有效的推理和学习生成相应大小的输出。我们定义和详细说明完全卷积网络的空间，解释它们在空间密集预测任务中的应用，并且绘制与先前模型的连接。我们将当代分类网络（AlexNet[19]，VGG网络[31]

dsjdjsa·2018-02-25 20:24

详解CNN卷积神经网络

详解卷积神经网络(CNN)详解卷积神经网络CNN概揽LayersusedtobuildConvNets卷积层Convolutionallayer池化层PoolingLayer全连接层Fully-connectedlayer

liangchunjiang·2018-01-11 09:14

实例分割初探，Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation论文解读

进入2017年之后，深度学习计算机视觉领域有了新的发展。在以往的研究中，深度神经网络往往是单任务的，比如图像分类(AlexNet,VGG16等等)，图像分割(以FCN为代表的一众论文)，目标检测(R-CNN，FastR-CNN和FatserR-CNN，以及后来的YOLO和SSD，目标检测领域已经实现多任务)。而在最新的研究中，上述的任务往往被集成了，通过一个框架完成，代表就是实例分割。先来看看实例

jiongnima·2018-01-03 14:43

论文笔记-深度估计(2) Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

1.介绍该文讲述的是语义分割，但思路和框架和深度恢复是十分相似的，毕竟当前语义和深度问题本质上是一个像素级的分类问题。从该文3000+引用用量也可见该文章的巨大启发效果。所谓全卷积网络，是指由仅由卷积层、池化层和非线性激活函数层交错组织起来的网络。作者的贡献在于将非常热门且有效地做分类的卷积网络应用于语义分割中。整个框架是接受整张图像作为输入，用卷积做一个coarse的分类输出，然后将这些输出与每

一只飞鱼fy·2017-12-29 23:03

Windows下编译MatConvNet+CUDA7.5+MATLAB2015b+cudnn

因为要跑一个JoãoF.Henriques大神他们的Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking跟踪算法，需要使用matlab+cuda等等，因此按照他们给出的方案进行配置

凉稀饭豆腐脑·2017-12-04 15:24

【目标跟踪】SiameseFC & CFNet

kobe_huai·2017-12-02 15:44

CNN神经网络解释，及MNIST实例详注

下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤：图像输入（InputImage）→卷积（Convolution）→最大池化（MaxPooling）→全连接神经网络（Fully-ConnectedNeuralNetwork

liqing19·2017-11-27 19:46

object tracking 论文阅读笔记（不持续）

objecttracking的难点：1.物体形变遮挡等问题严重2.实时online更新难3.trainingdata少1.Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking

Zealoe·2017-11-21 18:31

deeplabv2 (vgg实现版本) ＋ resnet101实现版本手稿结构

www.dongzhuoyao.com/deeplab-semantic-image-segmentation-with-deep-convolutional-nets-atrous-convolution-and-fully-connected-crfs

jiachen0212·2017-11-15 08:57

httpd: Could not reliably determine the server's fully

Startinghttpd:httpd:Couldnotreliablydeterminetheserver'sfullyqualifieddomainname,using192.168.229.152forServerName(2)Nosuchfileordirectory:httpd:couldnotopenerrorlogfile/etc/httpd/logs/error_log.Unabl

qingxin76·2017-11-12 19:45

详解卷积神经网络(CNN)

详解卷积神经网络(CNN)详解卷积神经网络CNN概揽LayersusedtobuildConvNets卷积层Convolutionallayer池化层PoolingLayer全连接层Fully-connectedlayer

伊藤炫·2017-10-28 22:25

tensorflow学习fully_connected_feed.py

勿在浮沙筑高台LS·2017-10-17 16:43

tflearn中使用cnn做分类并做预测

print_function,absolute_importimporttensorflowastfimporttflearnfromtflearn.layers.coreimportinput_data,dropout,fully_connectedfromtflearn

旭旭_哥·2017-10-15 19:23

ifix5.8版本区别和运行原理

1.IFIX发展历程1980年美国的intellution公司创立，该公司开发了FIX软件，FIX全称是Fully-IntegratedControlSystem1995年，美国艾默生电气收购intellution

madeINchina2025·2017-09-21 09:00

深度学习论文（八）---DeepLabV1-SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED C

注：本篇算是半讲解半翻译吧，我真的觉得这篇论文写的很难理解.......可能是我水平不够，也可能作者省略了一些具体信息，主要是提供了他的idea吧。但是DeepLab这个思路的确是不错，所以这个论文还是有必要看的。1、导引•Oursystemworksdirectlyonthepixelrepresentation,similarlytoFCN，Longetal.(2014).他们的系统和FCN十

Teeyohuang·2017-08-15 15:40

论文阅读：Instance-sensitive Fully Convolutional Networks

本文解决问题：InstanceSegmentation。（无分类）motivation：FCN只能做detection，因为卷积对同样的像素在不同地方有相同的响应。但是如果需要做InstanceSegmentation，就需要像素针对不同的Instance有不同的响应。为了解决这个问题，作者提出了InstanceFCN。在传统的FCN中，每个图像只生成一个scoremap，表示每个像素的值表示该像

Ethan_Wuuu·2017-08-08 22:37

论文阅读：Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation

作者第一个提出了针对Instance-awareSemanticSegmentation的fullyconvolutionalend-to-endsolution。针对为什么FCN不能用来做detection，作者解答：卷积具有平移不变性，同样的像素在不同的位置有相同的响应。但是instencesemanticsegmentation考虑regionlevel，相同的像素在不同的区域应该会有不同的

Ethan_Wuuu·2017-08-07 18:16

手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络（附代码）

下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤：●图像输入（InputImage）●卷积（Convolution）●最大池化（MaxPooling）●全连接神经网络（Fully-ConnectedNeuralNetwork

weixin_34122604·2017-08-02 16:00

图像分割论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 阅读笔记

图像分割论文FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation阅读笔记原文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation作者：JonathanLong，EvanShelhamer，TrevorDarrell下载地址：https://arxiv.org/abs/1605.062111介绍图像分割有两

Cyiano·2017-07-27 15:42

图像分割论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 阅读笔记

图像分割论文FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation阅读笔记原文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation作者：JonathanLong，EvanShelhamer，TrevorDarrell下载地址：https://arxiv.org/abs/1605.062111介绍图像分割有两

Cyiano·2017-07-27 15:42

mapreduce 三种运行方式

mapreduce三种运行方式Local(Standalone)Mode本地模式Pseudo-DistributedMode尾分布式模式Fully-DistributedMode分布式模式第一种LocalMode

qq_19652609·2017-07-02 00:58

latex 中加入参考文献方法

·先在百度学术上找到要引用的论文，然后找到BibTeX格式，点击得到该引用格式信息，复制下来，@inproceedings{Long2015Fully,title={Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation

guojingjuan·2017-06-13 20:26

TensorFlow里面mnist导入手写数据代码分析

├──BUILD├──fully_connected_feed.py├──__init__.py├──inp

banana1006034246·2017-06-12 11:00

13 Tensorflow机制

fully_connected_feed.

tengge·2017-05-30 17:00

图像分割“Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation”

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.07709v1.pdf代码：https://github.com/daijifeng001/TA-FCN相关方法FCN用于语义分割的流程，输入任意尺寸的图像，经过一系列的卷积层，输出每个像素所有语义类别的似然得分，如下图所示：但FCN不是instance-aware的，instance-aware需要检测和分割目标。卷积是平移不变的，

cv_family_z·2017-05-24 11:11

win7 python3.5 启动tensorboard

最近学习tensorflow，按照手册学习到fully_connected_feed.py。里面有个可视化的tensorboard，可以查看graph，loss，这个功能很有用。

jt31520·2017-05-12 16:26

网络yum 安装 httpd 出现的问题Could not reliably determine the server's fully qualified domain name

Couldnotreliablydeterminetheserver'sfullyqualifieddomainname在使用网络yum源安装httpd的时候出现了上面的报错，进入配置文件httpd.conf[root@IP-65~]#cd/etc//httpd/conf[root@IP-65conf]#lshttpd.confmagic[root@IP-65conf]#vimhttpd.conf

13年的楚天·2017-05-04 15:46

【论文笔记】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

【Author：JonathanLongEvanShelhamerPublish：CVPR】卷积网络的贡献：改进了全图像分类[19,31,32]在结构化输出的局部任务上取得了进展：目标检测边界框、部位和关键点预测、局部匹配（通信）从粗略到精细推理的下一步是像素预测。Semanticsegmentation的固有矛盾：全局信息解决目标是什么局部信息解决目标在哪里以前的FCN：从任意大小输入预测密集输

wonder233·2017-04-25 10:43

全连接和区域连接，fully connected 和 local connected, 解释说明（最简单的解释）

本文为原创文章转载必须注明本文出处以及附上本文地址超链接以及博主博客地址：http://blog.csdn.NET/qq_20259459和作者邮箱（[email protected]）。（如果喜欢本文，欢迎大家关注我的博客或者动手点个赞，有需要可以邮件联系我）最近一段时间，我们几个人一直在讨论一个简单的和平时不太注意的问题，也争执了一段时间，所以我觉得有必要在博客中也为大家解释说明一下这个

JINWEI93·2017-04-24 18:36

TensorFlow入门 fully_connected_feed.py

Cedo00·2017-03-21 23:51

论文笔记：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Network

前提ResNet做classification问题，效果很好。但是不能直接用到detection问题中去。作者认为这是分类问题的平移不变性以及检测问题的平移变换性导致的。Weproposeposition-sensitivescoremapstoaddressadilemmabetweentranslation-invarianceinimageclassificationandtranslati

这题我会啊·2017-03-21 16:03

Tensoflow学习记录13--用深度学习来做图像分割Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCNs)

1文章及其地址FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation(FCNs)http://arxiv.org/pdf/1605.06211v1.pdf2总述感觉就是在vgg网络的基础上，将最后三层全连接改为cnn，即全都为卷积层了，fullyconvolutionalnetworks，然后再反卷积，使输出与原始图像一致，这样就能画出每个像素点属于哪个

HxShine·2017-02-21 10:26

深度学习论文笔记：Fast R-CNN

采用VGG16的网络：VGG:16layersof3x3convolutioninterleavedwithmaxpooling+3fully-connectedlayersIntroductio

JacobKong·2017-02-18 21:29

The concurrent snapshot for publication 'xxx' is not available because it has not been fully generated

在两台测试服务器部署了复制（发布订阅）后，发现订阅的表一直没有同步过来。重新生成过snapshot，也重新初始化过订阅，都不能同步数据，后面检查DistributorToSubscriberHistory，发现有如下日志信息:Theconcurrentsnapshotforpublication'RPL_PUB_Tecdb'isnotavailablebecauseithasnotbeenfull

潇湘隐者·2017-02-15 17:00

论文笔记之---DenseCap：Fully Convolutional Localization Networks for Dense Captioning

Abstract：文中介绍了密集字幕任务，它包含定位及利用自然语言描述定位物体两个主要任务。为了同时解决物体定位和对其进行描述这两个任务，文中提出FullyConvolutionalLocalizationNetwork，简称FCLN。它由一个卷积网络，一种新的密集定位层，和一个产生标签序列的RNN语言模型组成。一.介绍在过去的几年中，图像分类已经取得了很大的进展。进一步的研究工作主要沿着两个完全

He_is_all·2017-02-10 20:56

httpd启动报错httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name

httpd: httpd: apr_sockaddr_info_get() failed for ppthttpd: Could not reliably determine the server's fully

baoyc·2017-02-09 10:03

java字节码框架ASM操作字节码的方法浅析

JVM的类型签名对照表TypeSignatureJavaTypeZbooleanBbyteCcharSshortIintJlongFfloatDdoubleLfully-qualified-class;fully-qualified-class

巴巴巴巴巴巴掌·2017-01-20 16:41

论文笔记之Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

最近了解到了ImageSemanticSegmentation方面的知识，在此做一个记录。这篇论文是2015cvpr的bestpaper，可以说是在cnn上做图像语义分割的开山之作。1.语义分割定义：语义就是指物体的类别，即属于同一类别的物体都算作一类比如图像中的3个人算作一类，5辆汽车算作一类等，它们都属于同一类别，即“人类”、“汽车”一般规定要进行分割的n个类别的物体（即我们重点关注的一些物体

BVL10101111·2016-12-27 17:37

卷积神经网络CNN（3）—— FCN(Fully Convolutional Networks)要点解释

前言参考FCN论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationFCN作为图像语义分割的先河，实现像素级别的分类（即endtoend，pixel-wise），为后续使用CNN作为基础的图像语义分割模型提供重要基础。作者在阅读FCN论文时，遇到不少困难，同时FCN没有多少中文资料（更多是英语翻译），所以作者尽量用浅白的方式讲述FCN的原理与过程。

Fate_fjh·2016-12-03 18:08

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

1.下载源码，caffe，vgg16，ZF,voc2012数据集2.caffe编译，打开opencv，改matlab地址,INCLUDE_DIRS,LIBRARY_DIRS,打开WITH_PYTHON_LAYER.3.下载voc-fcn32s,voc-fcn16s以及voc-fcn8s的caffemodel（根据提供好的caffemodel-url)，指测试。略微修改infer.py,就可以测试我

3152af65e389·2016-11-28 22:37

log4j.properties 的使用详解

为严重错误主要是程序的错误WARN为一般警告，比如session丢失INFO为一般要显示的信息，比如登录登出DEBUG为程序的调试信息2.配置日志信息输出目的地log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.append

qq_24665727·2016-11-28 09:00

论文笔记 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

插一句，我又回来啦~这篇论文主要采用“位置敏感度图”的方法，将FCN网络引入到目标检测中来，将图像分类和目标检测很好地结合。因此这种方法可以和很多FCN中的图像分类框架结合，比如ResNets等，使其应用到目标检测中来。本文实验了101层的ResNet在VOC数据下结果，取得了mAP83.6%和速度170ms一张图的结果（速度比FasterRCNN快）。代码开源：https://github.co

潇湘_AQ·2016-11-21 10:03

log4j.properties 使用

为严重错误主要是程序的错误WARN为一般警告，比如session丢失INFO为一般要显示的信息，比如登录登出DEBUG为程序的调试信息配置日志信息输出目的地log4j.appender.appenderName=fully.qualified.name.of.appender.cl

qq_27063119·2016-11-19 10:00

基于全连接孪生网络的目标跟踪（siamese-fc）

Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking这两年可以说deeplearning已经占领了visualobjecttracking这个领域，但是对于跟踪问题来说

autocyz·2016-11-18 15:37

[深度学习论文笔记][Semantic Segmentation] Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

Long,Jonathan,EvanShelhamer,andTrevorDarrell.“Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation.”ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2015.(Citations:863).1MotivationPre

Hao_Zhang_Vision·2016-11-13 14:12

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(全卷积网络FCN）

可以看看：https://github.com/jinhang/fcn【论文信息】《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》CVPR2015bestpaperReferencelink: http://blog.csdn.NET/tangwei2014http://blog.csdn.net/u010025211/article/deta

youdianjinjin·2016-10-22 18:00

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

1.简介物体检测的深度网络按感兴趣区域(RoI)池化层分为两大主流：共享计算的全卷积子网络(每个子网络与RoI无关)和不共享计算的作用于各自RoI的子网络。工程分类结构(如Alexnet和VGGNets)造成这样的分流。而工程上的图像分类结构被设计为两个子网络——1个后缀1个空间池化层的卷积子网络和多个全连接层。因此，图像分类网络中最后的空间池化层自然变成了物体检测网络中的RoI池化层。近年来，诸

youdianjinjin·2016-10-22 18:00

图像分割“Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation”

文章使用了全卷积的网络，接受任意大小的输入，生成对应大小的输出。将AlexNet,VggNet,GoogleNet转换为全卷积网络，并定义了结合深层和浅层信息的结构用于分割。全卷积网络结构卷积的输入和输出关系为：对于AlexNet来说，全连接层维度固定，不包含空间信息，但全连接可以看作是与覆盖全区域的核的卷积，这样就会生成特征图，如下图所示。网络输出尺寸是10*10的特征图，特征图的生成过程等效于

cv_family_z·2016-10-12 17:58

RCNN学习笔记(11):R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

转自:http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036作者代季峰 1，14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组，CVPR16两篇一作的会议主持人同时公布了源码~ 21.简介物体检测的深度网络按感兴趣区域(RoI)池化层分为两大主流：共享计算的全卷积子网络(每个子网络与RoI无关)和不共享计算的作用于各自RoI的子网络。工程分类

u011534057·2016-10-04 14:00

物体跟踪-Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

项目网页http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html开源代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc本文将一个全卷积Siamese网络嵌入到一个简单的跟踪算法中，使其跟踪效果很好，速度很快。该Siamese网络使用的训练数据是ILSVRC15数据库中用于目标检测的视频。针对任意目标跟踪问题，一般使用在线学

cv_family_z·2016-09-20 15:17

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