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fcn
全卷积
网络代码
多了一个全连接层,也就是在VGG的第五层加上三层全连接,其中前五层的Weight和Bias直接用VGG的参数当做初始值(迁移学习),后面三层参数高斯初始化设置. 然后使用三层"反卷积"接在第八层之后,这里的参数都是使用高斯初始化的.最后得到和输入图一样大小的图(end to end) 如何训练?这里比较麻烦,我看见网上很多人在问这个问题,我刚开始也一直纠结.
2022-05-05 13:47:12
12KB
fcn
1
全卷积
神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)
全卷积
神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)
2022-05-01 16:06:41
21KB
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
基于多分支
全卷积
神经网络的低照度图像增强
针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支
全卷积
神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。
2022-04-06 19:58:02
13.79MB
图像处理
卷积神经
特征融合
低照度图
1
语义分割论文
都是我自己在知网上下载的语义分割论文,特别适合语义分割的入门学习,可以了解语义分割的训练与检测流程。
2022-04-05 09:34:40
17.15MB
语义分割
深度学区
全卷积网络
1
基于
全卷积
神经网络的人群计数
基于从一张含有任意人群密度和任意视角的图像中准确地估计出其中的人群数目的目的,采用了
全卷积
神经网络先从图像中获得其人群密度图,然后对人群密度图上每个位置进行求和操作得到最终的人群数目的方法。所采用的
全卷积
神经网络不受输入图像的分辨率和视角的影响,同时,通过增加池化层层数,扩大网络的感受野,适应了图像中人头比较大的情况。所提出的算法在UCF_CC_50标准数据集上取得了最好的效果,进而验证了算法的高准确率和有效性。
2022-04-04 10:05:46
1.62MB
人群计数;
人群密度;
全卷积神经网络;
UCF_CC_50
1
类别非均衡遥感图像语义分割的
全卷积
网络方法
基于U-Net模型, 提出了一个
全卷积
网络(FCN)模型, 用于高分辨率遥感图像语义分割, 其中数据预处理采用了数据标准化和数据增强, 模型训练过程采用Adam优化器, 模型性能评估采用平均Jaccard指数。为提高小类预测的准确率, 模型中采用了加权交叉熵损失函数和自适应阈值方法。在DSTL数据集上进行了实验, 结果表明所提方法将预测结果的平均Jaccard指数从0.611提升到0.636, 可实现对高分辨率遥感图像端到端的精确分类。
2022-03-07 23:29:39
19.52MB
图像处理
遥感图像
语义分割
类别非均
1
期权matlab代码-SemiSupervisedDLForFCNs:论文“用于
全卷积
网络的半监督深度学习”的官方源代码,已在MATLAB中原
预算matlab代码
全卷积
网络的半监督深度学习MICCAI 2017论文的正式实施 克里斯托夫·鲍尔( Christoph Baur ,慕尼黑TU),沙迪·阿尔巴古尼( Shadi Albarqouni) (慕尼黑TU),纳西尔·纳瓦布( Nassir Navab )慕尼黑(TU)和巴尔的摩JHU C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同等贡献 抽象的: 深度学习通常需要大量带标签的训练数据,但是注释数据既昂贵又乏味。 半监督学习的框架提供了使用标记数据和任意数量的未标记数据进行训练的方法。 最近,针对标准CNN架构对半监督式深度学习进行了深入研究。 但是,
全卷积
网络(FCN)为许多图像分割任务设定了最新技术。 据我们所知,目前尚无针对此类FCN的半监督学习方法。 在随机特征嵌入的帮助下,我们提出了用于半监督学习的辅助流形嵌入到FCN的概念。 在有关MS病变分割的艰巨任务的实验中,我们利用提议的框架进行域适应,并报告了相对于基线模型的实质性改进。 C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同样的贡献。 资源 要求 MATLAB 2017a(最后测试
2022-02-12 11:26:51
13.77MB
系统开源
1
CamVid.7z
全卷积
神经网络可用的数据集
资源压缩后的文件目录: test test_labels train train_labels val val_labels class_dict.csv functional.py
2022-01-12 15:02:04
178.07MB
数据集
神经网络数据集
CamVid
Dataset
1
Python-用
全卷积
网络去半透明水印
Fully convolutional deep neural network to remove transparent overlays from images
2021-12-20 11:19:55
702KB
Python开发-机器学习
1
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