动手学习深度学习（20）语义分割和转置卷积

茴香豆 Lv5
  2022-11-24 14:09:42 2022-11-24 14:09:42 Created   2022-11-28 15:45:54 2022-11-28 15:45:54 Updated      

语义分割

语义分割（semantic segmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。常见应用：背景虚化，无人车场景下的路面分割。

最重要的语义分割数据集之一是Pascal VOC2012，数据集的图片采用VOC格式

转置卷积

  • 转置卷积可以用来做增大高宽

输入矩阵的每一个元素分别乘以卷积核，然后拼接起来
MATHJAX-SSR-0

FCD全连接卷积神经网络

样式迁移

将样式图片中的样式迁移到内容图片上，得到合成图片

  • Title: 动手学习深度学习（20）语义分割和转置卷积
  • Author: 茴香豆
  • Created at : 2022-11-24 14:09:42
  • Updated at : 2022-11-28 15:45:54
  • Link: https://hxiangdou.github.io/2022/11/24/DL_20/
  • License: This work is licensed under CC BY-NC-SA 4.0.
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动手学习深度学习（20）语义分割和转置卷积
  1. 语义分割
  2. 转置卷积
  3. FCD全连接卷积神经网络
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