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颜色分类leetcode-FCN-for-Semantic-Segmentation:使用Keras实现FCN-8和FCN-16...
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颜色分类leetcode FCN-for-Semantic-Segmentation 实现和测试 FCN-16 和 FCN-8 的性能。 除此之外,CRF 被用作后处理技术并比较结果。 参考文献: 用于语义分割的全卷积网络 作者:乔纳森·朗、埃文·谢尔哈默、特雷弗·达雷尔 链接: 用于大规模图像识别的非常深的卷积网络 作者:凯伦·西蒙尼安、安德鲁·齐瑟曼 链接: 具有高斯边缘势的全连接 CRF 的有效推理 作者:菲利普·克雷恩布尔、弗拉德伦·科尔通 链接: 实施步骤: 1. 将分类器转换为密集 FCN : 用于语义分割任务的模型源自 VGG。 VGG 本身就是用于分类任务。 因此,为了使模型适合密集预测,我们删除了 VGG 的最后一个全连接层,并用卷积替换它们。 我们附加了一个通道维度为 21 的 1x1 卷积来预测每个粗输出位置处每个 PASCAL 类(包括背景)的分数,然后是一个反卷积层,将粗输出双线性上采样到像素密集输出。 2. 将低层的特征转移到高层 我们为分割定义了一个新的全卷积网络 (FCN),它结合了特征层次结构的层并改进了输出的空间精度。 虽然完全卷积化的分类器可以微调
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FCN-for-Semantic-Segmentation-master.zip (39个子文件)
FCN-for-Semantic-Segmentation-master
Comparison_of_fcn8_and_fcn16.ipynb 563KB
Paper
FCN_Report2.pdf 164KB
VGG.pdf 195KB
FCN_PRESENTATION.pdf 245KB
FCN_Report1.pdf 248KB
long_shelhamer_fcn.pdf 2.62MB
crf.pdf 3.92MB
CRF.ipynb 540KB
FCN-16.ipynb 1.43MB
LICENSE 1KB
TestImages
Annotation2.png 3KB
2007_000032_ground_truth.png 2KB
2007_000042.jpg 81KB
testing1.png 8KB
colored_annotation.png 3KB
im1.png 136KB
2007_000039.jpg 63KB
orginal_image1.png 146KB
2007_000032.jpg 53KB
2007_000033.jpg 70KB
2012_002527.jpg 98KB
2012_002499.jpg 118KB
2012_003238.jpg 120KB
rgb.jpg 46KB
original_image2.png 257KB
Aeroplane.png 145KB
annotation1.png 1KB
colored_annotation2.png 6KB
annotation2.png 5KB
anno1-b.png 936B
anno2.png 1018B
2012_003255.jpg 54KB
im2.png 171KB
testing2.png 6KB
README.md 7KB
Plots
FCN-8with_shapes.png 282KB
FCN-16.png 94KB
FCN-16_withshape.png 269KB
FCN-8.ipynb 1.4MB
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