采用编码器-解码器匹配语义分割的图像压缩 / 开普饭

作者:Jingles (Hong Jing) 编译:ronghuaiyang 导读使用一系列的网格状的密集跳跃路径来提升分割的准确性. 在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U- ...

结合代码理解Pointnet网络结构第二期B站录播之深度学习在3D场景中的应用加入星球:可以发送"知识星球"到后台获取二维码,或者扫描下方二维码. 加入QQ群:32749014 ...

摘要神经网络的存储能力一直是一个大的缺陷,其存储主要体现在权重系数上,因此参数量一多,训练起来就十分困难.给神经网络设计一个外部关联存储器,能有效对神经网络的输入进行关联查询,并将查询的结果作为辅助 ...

图像描述问题发展趋势及应用马倩霞李频捷宋靖雁张涛 (清华大学) 摘要图像描述解决了在给定图像后自动得到相应的描述性文本的难题,是结合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的一个交叉领域,也是一个极具 ...

▊ 写在前面在本文中,作者提出了VX2TEXT,一个用于从"视频+X"(X代表文本.语音或音频等)的多模态输入来生成文本的框架.为了利用Transformer网络,每个模态首先 ...

AI科技评论报道近些年来,深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法.由于用图(graph)来表征文本可以更好的获取文本的结构信息,且随着火热的图神经网络的兴起,各种各样的NLP问题开始用图结构的 ...

来自:图与推荐今天为大家解读的是由京东硅谷研发中心首席科学家吴凌飞博士等研究者最新发表的GNN for NLP综述,几乎覆盖了围绕NLP任务的所有GNN相关技术,是迄今为止GNN for NLP领域 ...

重磅干货,第一时间送达丰色发自凹非寺报道 | 量子位正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助上下文信息才能被正确分割. 因此上下文建模对图像语义分割的 ...

经典的基于 CNN 的图像语义分割模型有 FCN.SegNet.U-Net.PSPNet 和 DeepLab,主要针对 FCN.SegNet 和 DeepLab 三个经典模型进行简要介绍. ...

作者:Chu-Tak Li 编译:ronghuaiyang 导读本文给出了图像恢复的一般性框架,编解码器 + GAN,后面的图像复原基本都是这个框架. 本文会介绍图像修复的目的,它的应用,等等.然后 ...

转自:https://github.com/Keyird/ 引言今天为大家带来社区作者的精选推荐<深度学习->语义分割实战(一):SegNet 详解与 TensorFlow 2.0 实现 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 220篇原创内容 Official A ...

采用编码器-解码器匹配语义分割的图像压缩