Segmentation簡記5-AuxNet: Auxiliary tasks enhanced Semantic Segmentation for Automated Driving
創新點 1.分割網絡爲主任務，深度估計網絡爲輔任務 2.loss的設計 總結如圖所示 網絡結構如圖所示 其實很容易理解。 backbone是基於ResNet50 分割網絡是基於FCN8 深度估計網絡與分割網絡類似，最後一層是迴歸深度層。 最有意思的是兩種任務的loss的合併。 分割的loss很常見：cross entropy 深度loss：mean absolute error 算法一： 算法二:
相關文章
- 1. Segmentation簡記5-AuxNet: Auxiliary tasks enhanced Semantic Segmentation for Automated Driving
- 2. BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
- 3. 極簡筆記 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 4. 極簡筆記 Context Encoding for Semantic Segmentation
- 5. Context Encoding for Semantic Segmentation
- 6. Decoders Matter for Semantic Segmentation
- 7. 《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》
- 8. Understanding Convolution for Semantic Segmentation
- 9. BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
- 10. semantic segmentation 和instance segmentation
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Github 簡明教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Segmentation簡記5-AuxNet: Auxiliary tasks enhanced Semantic Segmentation for Automated Driving
- 2. BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
- 3. 極簡筆記 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
- 4. 極簡筆記 Context Encoding for Semantic Segmentation
- 5. Context Encoding for Semantic Segmentation
- 6. Decoders Matter for Semantic Segmentation
- 7. 《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》
- 8. Understanding Convolution for Semantic Segmentation
- 9. BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
- 10. semantic segmentation 和instance segmentation