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刃边法代码matlab-DFF:用于语义边缘检测的动态特征融合代码https://arxiv.org/abs/1902.0910...
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刃边法代码matlab 用于语义边缘检测(DFF)的动态特征融合 胡媛,陈云鹏,李翔和冯家石 影片示范 我们已经在和上发布了DFF的演示视频。 介绍 该存储库包含使用Pytorch 1.0进行DFF的整个管道(包括数据预处理,培训,测试,可视化,评估和演示生成等)。 我们提出了一种新颖的动态特征融合策略,用于语义边缘检测。 这是通过建议的权重学习器来实现的,该权重学习器以特定输入为条件,针对特征图的每个位置推断多级特征上的适当融合权重。 我们表明,具有新颖动态特征融合的模型优于固定权重融合,而且还具有朴素的位置不变权重融合方法,并且在基准Cityscapes和SBD上达到了最新的技术水平。 有关更多详细信息,请参阅本文。 我们还在此存储库中复制了CASENet,并且实际上实现了比原始CASENet更高的准确性。 安装 检查安装说明。 用法 1.预处理 Cityscapes Data :在这一部分中,我们假设您位于目录$DFF_ROOT/data/cityscapes-preprocess/ 。 请注意,在此存储库中,所有Cityscapes管道都仅对实例敏感。 (1)将文件gtFine
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刃边法代码matlab-DFF:用于语义边缘检测的动态特征融合代码https://arxiv.org/abs/1902.09104 (333个子文件)
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Matrix.hh 13KB
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