Deep learning pipeline for grid classification, segmentation, detection and related problems - Archive ouverte HAL
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2017

Deep learning pipeline for grid classification, segmentation, detection and related problems

Résumé

We focus on a cluster of computer vision problems containing segmentation, detection and related variants. We benchmark three deep learning pipelines, each trained following a variante of segmentation, on five problems from the cluster. This benchmark is interesting to anyone looking for a deep learning pipeline to deal with multi tasks and/or who has not a clear idea of metric underlying the desired task. In our current results, grid segmentation is the most robust training strategy despite being both the simplest and fastest strategies. Such result may interest the computer vision community if confirmed on larger experiments.
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Dates et versions

hal-01412086 , version 1 (07-12-2016)
hal-01412086 , version 2 (17-07-2017)
hal-01412086 , version 3 (31-07-2017)
hal-01412086 , version 4 (18-10-2017)
hal-01412086 , version 5 (14-12-2017)
hal-01412086 , version 6 (15-12-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01412086 , version 4

Citer

Adrien Chan-Hon-Tong. Deep learning pipeline for grid classification, segmentation, detection and related problems. 2017. ⟨hal-01412086v4⟩
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