落雪听梅
Published on 2017-09-02 11:31 in 暂未分类 with 落雪听梅
摘要: 标题:PointRend: Image Segmentation as Rendering 链接:http://arxiv.org/abs/1912.08193 概要 论文要解决的是图像分割质量问题,往往图像分割在物体边界处的分割质量很差,不能细致的分割出每个细节。因此作者提出了针对目标轮廓进行细化 阅读全文
posted @ 2019-12-23 16:59 QuintinLiu 阅读(2334) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:  概要 达到实时的实例分割模型:29.8mAP,33fps,单GPU。将实例分割分为两个子任务:(1)生成一组针对全图的原型mask(2)预测每一个实例的mask系数,然后线性组合原型和mask系数。不依赖于repooling,能得到高质量的mask,而且很快。 结构方法 整体结构不是特别复杂,b 阅读全文
posted @ 2019-11-17 21:20 QuintinLiu 阅读(1238) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 原文标题:Learning to Measure Changes: Fully Convolutional Siamese Metric Networks for Scene Change Detection 论文链接:http://arxiv.org/abs/1810.09111 abstract 阅读全文
posted @ 2019-10-28 15:50 QuintinLiu 阅读(1522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: abstract 有两个问题:1.传统算法不适用于高光谱图像的高维数据;2.亚像素级的信息没有被充分利用。因此作者提出了通用的端到端的2维CNN来进行高光谱图像的变化检测。主要贡献:1.引入融合亚像素表示的混合亲和矩阵,挖掘更多的跨通道梯度特征,融合多源信息;2.设计2维CNN在更高的层次有效学习多 阅读全文
posted @ 2019-10-26 22:16 QuintinLiu 阅读(1020) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 概要 最近的语义分割方法都在探索encoder decoder结构。一般这种结构中的encoder产生较小分辨率的feature map,然后最后的decoder通过双线性上采样来得到像素级的预测。作者认为这种方法太简单粗暴是次优的,所以提出了一种新的上采样方法:Dupsampling,这种方法最大 阅读全文
posted @ 2019-10-25 22:05 QuintinLiu 阅读(1459) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 原文标题:Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文链接:http://arxiv.org/abs/1612.03144 概要 利用特征金字塔检测不同尺度的目标是一种基本的方法,但很多目标检测器都避免使用特征金字塔,因为特征金字塔这种表示方法计算 阅读全文
posted @ 2019-10-20 14:15 QuintinLiu 阅读(938) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要: 前言 哎呀,感觉好久没有更新了,打开博客只有可怜的一篇,还是一个月之前发的。。不是不想写,实在是感觉没有什么具有价值的东西可写,在电脑上笔记倒是记了不少,不过想想感觉都是一些摘抄记录。另外感觉写博客也不是那么容易的事,因为写的东西还要给别人看的,需要好好的梳理内容逻辑,用词措辞等。怎么说呢,慢慢来吧 阅读全文
posted @ 2019-09-05 13:16 QuintinLiu 阅读(467) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [TOC] 目录 直接键入 即可生成目录,比如上面的目录 分割线 直接键入3个或3个以上的 或` `,效果如下 标题 用不同个数的 \ 来标记各级标题 文本 斜体 一对单 \ 或一对单 \_ 将内容夹住, 或 我是单星号斜体文本 _我是单下划线斜体文本_ 粗体 一对双 \ 或一对双 \_ 将内容夹住 阅读全文
posted @ 2019-07-15 21:32 QuintinLiu 阅读(559) 评论(0) 推荐(1) 编辑