摘要：
论文源址：https://arxiv.org/abs/1505.04366 tensorflow代码：https://github.com/fabianbormann/Tensorflow-DeconvNet-Segmentation 基于DenconvNet的钢铁分割实验：https://gith 阅读全文
摘要：
Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵（crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离，分类中广泛使用的损失函数，公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前 阅读全文
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Tensorflow:1.6.0 优化器（reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628） I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算 阅读全文
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论文源址：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf tensorflow代码:https://github.com/hellochick/PSPNet-tensorflow 基于PSPNet101的钢铁分割实验：https://github.com/fourmi199 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.04924 摘要 该文提出了基于混合标签的半监督分割网络。与当前基于区域分类的单任务的分割方法不同，Decoupled 网络将分割与分类任务分离，并为每个任务单独学习一个分离的网络。分类网络识别与图片相关的标签，然后在每个识别的标签中进 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.09326.pdf tensorflow代码：https://github.com/HasnainRaz/FC-DenseNet-TensorFlow 实验代码：https://github.com/fourmi1995/IronSeg 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方实现： https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 实验代码：https://github.com/four 阅读全文
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论文链接：https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要 该文重新窥探空洞卷积的神秘，在语义分割领域，空洞卷积是调整卷积核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具。该文应用不同sample rate的空洞卷积以 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1606.00915.pdf 摘要 该文主要对基于深度学习的分割任务做了三个贡献，（1）使用空洞卷积来进行上采样来进行密集的预测任务。空洞卷积可以在不增加参数量的基础上增大filter的感受野，从而可以得到更多的语义信息。（2）空洞空间金字塔池化 阅读全文
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.7062 摘要 该文将DCNN与概率模型结合进行语义分割，并指出DCNN的最后一层feature map不足以进行准确的语义分割，DCNN具有很强的空间不变性，因此比较擅长高层次的任务。该文通过在DCNN的最后一层添加一层CRF用来克服 阅读全文