这里写目录标题详情摘要详细介绍 详情摘要Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了masked attention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，还提出了使用importance sampling来加快训练速度。本文的改进呢**主要是mask attention还有high-resolution feat
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2024-05-27 21:51:37
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文章目录引言1 混淆矩阵2 语义分割PA：像素准确率CPA：类别像素准确率MPA：类别平均像素准确率IoU：交并比MIoU：平均交并比3 综合实例步骤一：输入真实、预测图片步骤二：求出混淆矩阵步骤三：评价指标计算PACPAMPAIoUMIoU4 测试代码参考 引言语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标：像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、类别像素准确率（Class Pixel A
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2024-05-10 07:21:55
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近年来，智能驾驶越来越炙手可热。智能驾驶相关技术已经从研发阶段逐渐转。向市场应用。其中，场景语义分割技术可以为智能车提供丰富的室外场景信息，为智能车的决策控制提供可靠的技术支持，并且其算法鲁棒性较好，因此场景语义分割算法在无人车技术中处于核心地位，具有广泛的应用价值。 本周对经典的图像分割算法FCN进行论文解读。（Fully Convolutional Networks
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2024-03-20 15:42:54
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写在前面：因为最近在做裂缝检测，用的CRACK500数据集，尺寸大部分是640*340，如果直接resize(512,512)效果不太好。尝试如下：1、先将340尺寸填充成512 （512是你需要的尺寸）2、因为mask标签图片需要为单通道的二值图像，填充后可能会变成RGB图像，所以再改为二值图像3、随机裁剪，这个是我自己设计的算法，大概思想是根据你需要的尺寸，我先限定一个x和y可能的区域，再通过
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2024-03-25 09:03:22
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【论文复现赛】DMNet：Dynamic Multi-scale Filters for Semantic Segmentation
本文提出了动态卷积模块(Dynamic Convolutional Modules)，该模块可以利用上下文信息生成不同大小的卷积核，自适应地学习图片的语义信息。该模型在Cityscapes验证集上mIOU为79.64%，本次复现的mIOU为79.76%，该算法已被P
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2024-04-21 09:26:57
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一、IOU--目标检测我们先来看下IOU的公式：现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1)这里我们可以看到 和 在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量．所以，我们只需要求解就行这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出：&n
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2024-05-08 12:36:58
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一.deeplab系列1.简述Deeplab v1网络DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性（即高层次特征映射，根源在于重复的池化和下采样）。针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab是采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信
FCN论文链接：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation作者代码（caffe版）：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.orgtensorflow版参考代码：https://github.com/MarvinTeichmann/tensorflow-fcn一、什么是语义分割
语义分割算法汇总 记录一下各类语义分割算法，便于自己学习。 由DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation开始，在文章中，作者说明了在Cityscapes test set上各类模型的表现。如下图所示： 主流算法在PASCAL VOC2012数据集上的效果对比。1.DFANet 文章梳理了语义分割网
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2023-08-21 22:59:14
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注：在本文中经常会提到输出数据的维度，为了防止读者产生错误的理解，在本文的开头做一下说明。 如上图，原始图像大小为5*5，经过一次卷积后，图像变为3*3。那就是5*5的输入，经过一个卷积层后，输出的维度变为3*3，再经过一个卷积层，输出的维度变为1*1，这里的5*5，3*3和1*1即为本文提到的数据的维度。1、什么是语义分割图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别
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2023-10-12 23:36:56
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目前遇到的loss大致可以分为四大类：基于分布的损失函数（Distribution-based），基于区域的损失函数（Region-based,），基于边界的损失函数（Boundary-based）和基于复合的损失函数（Compounded）。 一、基于分布的损失函数1.1 cross entropy loss像素级别的交叉熵损失函数可以说是图像语义分割任务的最常用损失函数，这种损失会逐个检查每个
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2024-03-22 21:15:52
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在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类。具体而言，语义图像分割就是将每个像素都标注上其对应的类别。由于所有的像素都要考虑到，因此语义图像分割任务也被视为是稠密预测的一种。在此，要区别一下实例分割（具体可参考著名的MaskRCNN模型），实例分割常常与目标检测系统相互结合，用于检测和分割场景中同一对象的多个实例。基于深度学习的语义分割方法：用卷积神经网络分类（全卷积网络
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2024-04-23 14:36:28
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Task1：赛题理解与 baseline（3 天） – 学习主题：理解赛题内容解题流程 – 学习内容：赛题理解、数据读取、比赛 baseline 构建 – 学习成果：比赛 baseline 提交Task2：数据扩增方法（3 天） – 学习主题：语义分割任务中数据扩增方法 – 学习内容：掌握语义分割任务中数据扩增方法的细节和使用 – 学习成果：数据扩增方法的实践Task3：网络模型结构发展（3 天）
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2024-03-06 06:31:37
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语义分割1原理2模型3数据集3.1普通数据集3.2遥感影像数据集4评价指标4.1时间复杂度4.2内存损耗4.3精确度4.3.1 PA4.3.2mPA4.3.3 IOU4.3.4 mIOU4.3.5 FWIoU5参考资料6之后要实现的 1原理图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与
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2024-05-13 09:29:56
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FCN和U-Net在2015年先后发表，主要思路都是先编码后解码（encoder-decoder)，最后得到和原图大小相同的特征图，然后对特征图每个点与图像的标注mask上的每个像素点求损失。它们的区别主要在于特征融合的方式，FCN特征融合采用特征直接相加，而U-Net特征融合采用的是两个特征在通道维度的堆叠。本文分别采用tensorflow和pytorch复现了FCN和U-Net。 github
Title: Efficient Semantic Segmentation by Altering Resolutions for Compressed VideosPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.07224Code: https://github.com/THU-LYJ-Lab/AR-Seg导读视频语义分割（Video Semantic Segmentation
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2024-08-27 20:55:36
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本文翻译自A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning，方便自己学习和参考。若有侵权，请联系删除语义分割一直是计算机视觉领域非常重要的研究方向，随着深度学习的发展，语义分割任务也得到了十足的进步。本文从论文出发综述语义分割方法，当前语义分割的研究大多采用自然图像数据集，鉴于这方面的研究自然图像比医学影像成熟得多，本文主要还是针对自
前言(呕血制作啊！)前几天刚好做了个图像语义分割的汇报，把最近看的论文和一些想法讲了一下。所以今天就把它总结成文章啦，方便大家一起讨论讨论。本文只是展示了一些比较经典和自己觉得比较不错的结构，毕竟这方面还是有挺多的结构方法了。介绍图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类从图像上来看，就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分割图： 不同颜色代表不同类别。经过我阅读“大量”论
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2024-05-22 21:58:33
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语义分割（三）Unet++Unet++Unet++特点Unet++网络结构模型剪枝Unet++模型实现 Unet++Unet++论文 UNet++是2018年提出的网络，是U-Net的一个加强版本。Unet++特点其相对U-Net改进之处主要为：网络结合了类DenseNet结构，密集的跳跃连接提高了梯度流动性。将U-Net的空心结构填满，连接了编码器和解码器特征图之间的语义鸿沟。使用了深度监督，
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2024-04-20 21:17:12
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本人之前也是做了好久医疗的哦 所以关注了 一下 搬来了这个~~动机：我们这篇论文的出发点是想要解决大家一直以来诟病的一个问题，即深度学习模型的architecture和setting过于复杂，导致实验结果的比较存在不公平性。举个常见的栗子，比如大家都会用到的ResNet，几乎每个人都会在论文中说“Our backbone network is ResNet-50 or ResNet-101.”,
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2024-05-28 19:28:06
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