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全卷积（FCN）论文阅读笔记：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentationFantasy_Fly的博客09-233万+论文阅读笔记：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这是CVPR2015拿到bestpaper候选的论文。论文下载地址...
为了解决上面的部分问题，FCN将传统CNN中的全连接层转化成卷积层，对应CNN网络FCN把最后三层全连接层转换成为三层卷积层（4096，4096，1000）。虽然通过上面两个图观察，卷积核全连接数值没有变化，但是卷积核全连接概念不一样，所以表达的含义就截然不同。
2020-07-21.本文是论文《UnsupervisedDeformableImageRegistrationwithFullyConnectedGenerativeNeuralNetwork》的阅读笔记。.文章提出了一个基于FCN（全卷积网络）的无监督配准模型FCNet。.尽管固定图像和浮动图像之间的变形场本质上是高维的，但文章假设这些变形场在实际…
导师：语义分割开山之作FCN都复现不了，延毕吧！.众所周知，计算机视觉中四个基本任务是：图像分类、目标检测、语义分割以及实体分割。.语义分割作为其中最重要的任务之一，很多粉丝都问我，其中最经典的基石论文是哪一篇呢？.当然是2015年神经网络...
第一行对应FCN-32s，第二行对应FCN-16s，第三行对应FCN-8s。从论文中的效果图可知，stride为32来放大32倍后得到的分割效果最差，FCN-8s的效果最好，但是不是就可以说越底层越好呢？比如对pool2，pool1实现同样的方法，可以有FCN-4s，FCN-2s，最后
深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(三)5.Results.WetestourFCNonsemanticsegmentationandsceneparsing,exploringPASCALVOC,NYUDv2,andSIFTFlow.Althoughthesetaskshavehistoricallydistinguishedbetweenobjectsand…
Dilated/AtrousConvolution或者是Convolutionwithholes从字面上就很好理解，是在标准的convolutionmap里注入空洞，以此来增加receptionfield。.相比原来的正常convolution，dilatedconvolution多了一个hyper-parameter称之为dilationrate指的是kernel的间隔数量(e.g.正常的convolution是...
还有一点就是FCN论文中最后结果都是21x…，这里的21是指FCN使用的数据集分类，总共有21类。现在我们把1,2两行一起看，忽略32xupsampledprediction，说明FCN-16s的upsample过程。FCN作者在conv7先进行一个2xconv7操作，其实这里也只是增加1个...
下图是FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s三种方式预测的效果。可见语义分割效果从FCN-32s到FCN-8s是越来越好。下表是展示在不同评价指标上的对比数据。**注意：**作者提到从FCN-16s到FCN-8s，各项指标的提升已经很小。所以作者没有再继续尝试FCN-4s这种
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第一行对应FCN-32s，第二行对应FCN-16s，第三行对应FCN-8s。从论文中的效果图可知，stride为32来放大32倍后得到的分割效果最差，FCN-8s的效果最好，但是不是就可以说越底层越好呢？比如对pool2，pool1实现同样的方法，可以有FCN-4s，FCN-2s，最后
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