Semantic Segmentationのサーベイ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
最近、Semantic Segmentationについて調べる機会がありました。 せっかくなので、公開します。 例に挙げた研究は、まだarXivのみに発表されたようなのは(Pix2Pixを除いて)あまりカバーされてません。（この後もう少し調べる予定） Semantic segmentation from Takuya Minagawa また、資料をアップロードしようしたまさに今日、PFNさんがDeep Learningを使った最新のセグメンテーション方法についての素晴らしいセミナーがあったので、この資料と合わせて見ると参考になると思います。この資料でカバーしていないUnet、SegNet、RefineNetなどについても解説されています。
Kaggle Carvana 画像セグメンテーションチャレンジ - ゼロから始める機械学習
Carvana Image Masking Challengeに参加しました。 画像セグメンテーションのコンペで、画像から車部分のみの領域を推定します。 結果はPublic 24位、Private 49位 参加時既にスコアは軒並み99.6に達しており、1280x1918のセグメンテーション結果を10万枚submitと処理時間のかかるコンペでした。 前処理 1280x1918を縮小し640*960パディングあり （縮小し拡大で戻して、0.9999の精度をもつ一番低い解像度だった為） 20%の学習データをvalidation用に データ増強 拡大縮小、縦横スライド、反転 HSVの強弱 ランダムガンマ補正 マスクを傷つけないRandom Erase CNNの構築 Unetのkernelが序盤から高いスコアを出しており、Denseblockを採用したTiramisは高解像度だとメモリ不足で動かせな
2nd SpaceNet Competition Winners Code Release
In June, we concluded the second SpaceNet competition, a satellite imagery object detection competition hosted by CosmiQ Works, DigitalGlobe, and NVIDIA. This competition challenged contestants to submit algorithms that automatically detect building footprints in satellite images, continuing the challenge originally posed in the first SpaceNet competition. As explained in a prior post, our second
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chainerでU-Net : あかすくぱるふぇ
GitHub - SpaceNetChallenge/BuildingDetectors_Round2: Building detector algorithms from second SpaceNet Challenge
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