GitHub - shelhamer/fcn.berkeleyvision.org: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation by Jonathan Long*, Evan Shelhamer*, and Trevor Darrell. CVPR 2015 and PAMI 2016.
Note that this is a work in progress and the final, reference version is coming soon. Please ask Caffe and FCN usage questions on the caffe-users mailing list. Refer to these slides for a summary of the approach. These models are compatible with BVLC/caffe:master. Compatibility has held since master@8c66fa5 with the merge of PRs #3613 and #3570. The code and models here are available under the sam
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, improve on the previous best result in semantic segmentation. Our key insight is to build "fully convolutional" networks that take input of arbitrary size and produce correspondingly-sized output with efficient inference and
Deep Learning のトレンドについて喋ってきた
Convolutional Neural NetworksのトレンドについてCasualじゃない話をしてきました． 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク 全脳アーキテクチャ若手の会カジュアルトーク というところでお話をしてきました． ちょっと層がわからなかったのですが，IT系のエンジニアの方が多かったみたいです． （学生は4人くらい…？しかもほぼ身内） 僕のスライドはSlide Shareの方にアップロードされています． しかも，映像もアップロードされていた… 発表後記 実際はConvolutional Neural Networks(CNN)系論文128本ノックにするつもりだったとはいえない空気でしたね… 個人的には画像生成やキャプション生成系の研究速度はとても速く進んでいると感じています． Visual Turing Test の話はもう少し掘り下げたかったですね． Deep M
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Fuller Understanding of Fully Convolutional Networks - Google スライド
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