线上分享|申发龙 关于语义图像分割：FCN和Guidance CRF

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| 极视角线上分享  第20期 |

语义图像分割是对图像像素级别的理解，是计算机视觉领域的一个长期主要研究问题，在自动驾驶，机器人控制和三维重建等需要场景语义分析的领域具有重要作用。本期我们邀请到了来自北京大学的博士生，近期发表CVPR2017论文的申发龙来为我们分享语义图像分割的相关内容。

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活动信息

主题：关于语义图像分割：FCN和Guidance CRF

时间：北京时间周四晚（8月24日）20:00-21:30

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嘉宾信息

申发龙

北京大学信息科学技术学院博士生，研究语义图像分割

申发龙，北京大学信息科学技术学院博士生，研究方向为语义图像分割。在CVPR2017的论文《Semantic Segmentation via Structured Patch Prediction, Context CRFand Guidance CRF》里介绍了FCN和Guidance CRF结合来处理语义图像分割问题。

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关于分享

➤分享背景

语义图像分割是对图像像素级别的理解，是计算机视觉领域的一个长期主要研究问题，在自动驾驶，机器人控制和三维重建等需要场景语义分析的领域具有重要作用。嘉宾首先简要回顾了深度学习以来比较重要的图像分割论文，然后主要介绍了基于卷积神经网络和图模型的图像分割。

➤分享内容

• 关于图像分割研究几个常用的数据集

      --Pascal VOC 2012，Cityscapes，MIT sceneparsing

•  深度学习时代的图像分割发展：这几年图像分割研究员干了些什么

      --FCN，deeplab

•  FCN应用于图像分割的局限性与图模型的引入

      --结构化预测

      --概率和频率的二义性

      --物体或者场景边缘的确定

•  基于Guidance CRF的图像分割

      --保边滤波

      --CRF中的message passingstep

•  语义图像分割的未来发展

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参与方式

长按下图，识别图中二维码，关注“极市平台”公众号，回复20即可获取直播链接。如有想参加极视角群内分享的，欢迎回复“加群”获取加群信息。

注：提问请在本篇文章下提问，后续会将嘉宾回答的答案回复。

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往期回顾

极视角致力于打造最专业的的视觉算法开发与分发平台极市，特邀请行业内专业人员每周为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办19期线上分享。近期在线分享查看：

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边佳旺 | 稳定的图像特征匹配以及快速的GMS方案

王超 | 走进GAN的世界

郑华滨 | 从PM到GAN—LSTM之父Schmidhuber横跨22年的怨念

王蒙蒙 | 基于计算机视觉的目标跟踪算法概览

曾冠奇 | 移动端AI的模型压缩

……

更多分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦（http://cvmart.net/community/article/detail/78）

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关于极市平台

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注：提问请在本篇文章下提问，后续会将嘉宾回答的答案回复。

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