随笔分类 - 语义分割，图像分割
摘要：语义分割： 实例分割： 全景分割： UNet Unet包括两部分，可以看右图，第一部分，特征提取，VGG类似。第二部分上采样部分。由于网络结构像U型，所以叫Unet网络。特征提取部分，每经过一个池化层就一个尺度，包括原图尺度一共有5个尺度。上采样部分，每上采样一次，就和特征提取部分对应的通道数相同尺
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摘要：上采样 在卷积神经网络中，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，输出的尺寸往往会变小 而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(如图像的语义分割)，这个使图像由小分辨率映射到大分辨率的操作，叫做上采样。 上采样的几种方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Trans
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