지도학습/Semantic Segmentation (4) 썸네일형 리스트형 HIERARCHICAL MULTI-SCALE ATTENTION FOR SEMANTICSEGMENTATION,2020 HIERARCHICAL MULTI-SCALE ATTENTION FOR SEMANTIC SEGMENTATION, 2020 ABSTRACT Multi-scale inference is commonly used to improve the results of semantic segmentation. Multiple images scales are passed through a network and then the results are combined with averaging or max pooling. In this work, we present an attention-based approach to combining multi-scale predictions. We show that predictions a.. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,2015 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,2015 Jonathan Long∗ Evan Shelhamer∗ Trevor Darrell (UC Berkeley) Abstract 1. Introduction 컨볼 루션 네트워크는 인식의 발전을 주도하고 있습니다. Convnets는 전체 이미지 분류 [19, 31, 32]를 개선 할뿐만 아니라 구조화 된 출력으로 로컬 작업을 진행하고 있습니다. 여기에는 바운딩박스 객체 감지 [29, 12, 17], 파트 및 키포인트 예측 [39, 24], 로컬 대응(local correspondence) [24, 9]의 발전이 포함됩니다. 대략적인 추론에서 정밀한 추론(from coarse to fine inference.. [번역]Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,2015 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,2015 Jonathan Long∗ Evan Shelhamer∗ Trevor Darrell (UC Berkeley) Abstract Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. 컨볼 루션 네트워크는 기능의 계층을 생성하는 강력한 시각적 모델입니다. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixelsto-pixels, exceed the state-of-the-art in semantic segmentation. 우.. UNet : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,2015 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, 2015 By Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox #biomedical # semanticSegmentation #overlab-tile Strategy #NetworkArchitecture 💬 Semantic segmentation(Dense prediction) : Image를 Pixel단위로 구분해 각 pixel이 어떤 물체 class인지 구분하는 문제 Semantic segmentation은 convolutional 레이어를 사용해 encoder에서 feature를 추출한 다음, original 이미지의 모든 픽셀을 분류하기 위.. 이전 1 다음
