IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 人工智能 -> 论文阅读:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation -> 正文阅读

[人工智能]论文阅读:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation

论文阅读笔记:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation

论文名称:Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation
论文地址https://arxiv.org/pdf/2103.04133.pdf.
代码链接https://github.com/lanyunzhu99/Learning-Statistical-Texture-for-Semantic-Segmentation.

一、背景介绍

语义分割主要分为两个主路线
1、如何更好的提取特征
① FCN
在这里插入图片描述
② DeepLab
在这里插入图片描述
③ PSPNet
在这里插入图片描述
④ DANet
在这里插入图片描述
2、如何更好的结合不同层次的特征
① Unet
在这里插入图片描述
② BiseNet
在这里插入图片描述
③ Deeplab V3+
在这里插入图片描述
④ SFNet
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

二、动机

低层次高层次的特征都在语义分割任务中发挥着重要的作用,现有的语义分割研究主要关注高层次特征的提取,例如通过各类注意力模型提取全局的上下文信息。然而,对低层次的特征提取方式的研究工作相对较少。

纹理信息包括两种:局部结构信息(卷积神经网络的提取)和全局统计信息(直方图等的统计信息)

三、方法

在卷积网络中加入直方图均衡化,利用均衡化后的掩膜乘以原始的特征,来增强特征的表征能力,在本文中,主要提出了两个算子,分别对应两个模块:

1、1-d QCO和TEM模块
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、2-d QCO和PTFEM模块
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
3、损失函数:
在这里插入图片描述

四、总结

① 关注了语义分割任务中的低层次特征提取

② 提出了一种新方法在神经网络中对统计化的纹理特征进行表征并利用

③ 提出的模块具有普适性,能扩展到多种模型结构与任务中

五、补充

实验参数的介绍:

FLOPS注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。
FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。

  人工智能 最新文章
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网
第十五章 规则学习
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Le
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
大脑皮层的分割方法
【翻译】GPT-3是如何工作的
论文笔记:TEACHTEXT: CrossModal Generaliz
python从零学(六)
详解Python 3.x 导入(import)
【答读者问27】backtrader不支持最新版本的
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-07-11 16:38:36  更:2021-07-11 16:40:37 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年3日历 -2024/3/29 23:25:31-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码