Deep learning for satellite imagery via image segmentation - deepsense.ai
We resized and aligned 16-band channels to match those from 3-band channels. Alignment was necessary to remove shifts between channels. Finally all channels were concatenated into single 20-channels input image. Model Our fully convolutional model was inspired by the family of U-Net architectures, where low-level feature maps are combined with higher-level ones, which enables precise localization.
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。
mathgram.xyz - mathgram リソースおよび情報
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UberNet demo
This website demonstrates a deep learning system trained to address a diverse set of computer vision tasks, spanning low- mid- and high- level vision. Technical details can be found in the following report: Iasonas Kokkinos , UberNet : Training a ‘Universal’ Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory , arxiv , 2016 Try it out here
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