matlab分时代码-awesome_segmentation:具有实现和论文链接的语义分割方法

matlab分时代码很棒的细分 具有实现和论文链接的语义分割方法 楷模 模型 arXiv 实作 网络 人们普遍同意，成功地训练深度网络需要数千个带注释的训练样本。 在本文中，我们提出了一种网络和培训策略，该策略依赖于数据增强的强大使用来更有效地使用可用的带注释的样本。 该体系结构包括捕获上下文的收缩路径和实现精确定位的对称扩展路径。 我们展示了这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战方面优于现有的最佳方法（滑动窗口卷积网络），可用于分割电子显微镜堆栈中的神经元结构。 使用在透射光显微镜图像（相差和DIC）上训练过的同一网络，我们在这些类别中赢得了2015年ISBI细胞跟踪挑战赛的冠军。 而且，网络速度很快。 在最新的GPU上，对512x512图像进行分割所需的时间不到一秒钟。 完整的实现（基于Caffe）和经过培训的网络均可用。 Caffe（原始）： 凯拉斯： TF： PyTorch： 火炬 易网 在移动应用程序中，实时执行像素级语义分割的能力至关重要。 针对该任务的最新的深度神经网络的缺点是需要大量的浮点运算，并且运行时间长，阻碍了它们的可用性。 在本文中，我们提