前言 语义分割的弱增量学习（WILSS）目的是学习从廉价和广泛可用的图像级标签中分割出新的类别，但图像级别的标签不能提供定位每个片段的细节。为了解决该问题，本文提出了一个新颖且数据高效的框架（FMWISS）。该框架提出了基于预训练的共同分割，以提炼出互补基础模型的知识来生成密集的伪标签。用师生结构进一步优化噪声伪标签，并引入基于内存的复制-粘贴增强技术，以改善旧类的灾难性遗忘问题。FMW
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2024-05-13 10:44:30
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AI人工智能初学者Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation论文：https://arxiv.org/abs/2104.13188代码（即将开源）：https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg超强的实时语义分割新网络：STDC，表现SOTA！性能优于BiSeNetV2、SFNet等网络，其中一版本
目录导读引言方法Parallel Heterogeneous ArchitecturePrototype Learning by Adaptive Frequency Filter MotivationFrequency Similarity Kernel (FSK)Dynamic Low-Pass Filters (DLF)Paper: Mo
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2024-05-20 18:03:24
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语义分割 题目 解决问题 使用方法
原创
2022-09-23 19:10:34
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论文：MCSE: Multimodal Contrastive Learning of Sentence Embeddings链接：https://aclanthology.org/2022.naacl-main.436.pdf视觉作为人类感知体验的核心部分，已被证明在建立语言模型和提高各种NLP任务的性能方面是有效的。作者认为视觉作为辅助语义信息可以进一步促进句子表征学习。在这篇论文中，为了同
语义分割动手实践 - bisenetv2、deeplabv3+语义分割模型训练接上文我们已经可以通过labelme工具标注语义分割数据，然后根据labelme提供的labelme_json_to_dataset脚本，将所有json文件批量生成如下的训练数据：然后我们通过方法1、moveSrcMasksImage()分别将原图(img.png)和掩膜图像(label.png)移动整理到JPEGIma
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2024-02-26 21:57:49
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位置注意力模块和通道注意力模块，论文在Cityscapes，PASCAL Context和COCO数据集上都取得了SOTA效果。在位置注意力模块中，任一位置的特征的更新是通过图像所有位置上特征的带权聚合进行更新，权重是由两个位置上特征的相似性决定的，也就是说无论两个位置的距离只要他们的特征相似那么就能得到更高的权重。通道注意力模块中也应用了相似的自注意力机制来学习任意两个通道映射之间的关系，同样通过所有通道的带权加和来更新某一个通道。将空间维度和通道维度上的语义信息分开进行提取，最后再做特征融合。...
原创
2023-05-10 14:50:14
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一种。...
原创
2023-05-10 15:48:25
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一分钟视频：论文：Generative Semantic Segmentation代码：https://github.com/fudan-zvg/GSS
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2023-10-14 00:34:23
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在自动驾驶环境感知系统中，如何获取高精度实时路况数据，是决定自动驾驶系统行车安全的关键。目前主流的两种感知技术路径“纯视觉”与“高精地图+激光雷达”中，由于激光雷达采集的3D点云路况数据更为密集、准确且具备三维地理信息，因此以3D点云数据为基础的感知算法即成为部分自动驾驶企业的核心技术路径，并诞生了规模庞大的3D点云数据标注需求。一.何为3D点云语义分割对3D点云数据的标注处理，依据处理方式和使用
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2024-09-20 15:45:24
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前言OpenCV DNN模块支持的图像语义分割网络FCN是基于VGG16作为基础网络，运行速度很慢，无法做到实时语义分割。2016年提出的ENet实时语义分割网络基于编码与解码的网络语义分割方式，类似UNet网络，通过构建自定义Block块，在Cityscapes, CamVid, SUN数据集上实现了性能与实时双提高。ENet网络结构作者从ResNet网络结构设计中收到启发，定义两个新的Bloc
文章目录0. 前言1. 语义分割概述2. 一些总结3. 论文浏览3.1 ENet3.2 ICNet3.3 BiSeNet3.4 CGNet3.5 DFANet3.6 Fast-SCNN3.7 BiSeNetV23.8 HyperSeg3.9 Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation 0. 前言实时语义分割（real-time s
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2024-09-14 23:12:40
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文章目录方法亮点方法解析1. 知识转化与自适应2. 亲和蒸馏模块3. 训练过程方法验证1. 知识自适应和亲和知识蒸馏模块测试2. 不同学生、教师网络结构测试3. 不同知识蒸馏测试结论 语义分割是计算机视觉领域的关键问题之一，更是图像、场景理解的基石性技术，在自动驾驶、无人机及穿戴计算设备应用中举足轻重，甚至在很大程度上直接影响了实际应用的效果，任何旧方法的优化、新方法的提出，都将对相关产业产生
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2024-03-15 05:37:19
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video semantic segmentation第一篇、Deep Feature Flow for Video Recognition（DFF）（2017）提出问题：快速准确的视频识别对于自动驾驶和视频监控等高价值场景至关重要。 然而，将现有的图像识别网络应用于单个视频帧会导致大多数应用无法承受的计算成本。解决问题：在这项工作中，我们介绍了深度特征流，这是一种快速准确的视频识别方法。 它在稀
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2024-02-19 12:48:05
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摘要： 为了增强特征学习能力，我们在这项工作中引入了双教师指导的对比学习框架，用于弱监督点云语义分割。双教师框架可以减少子网络耦合，促进特征学习。此外，交叉验证方法可以过滤掉低质量样本，伪标签校正模块可以提高伪标签的质量。经过清理的未标记数据被用于根据每个类别的原型构建对比损失，从而进一步提高分割性能。介绍：
标题：道路点云场景双层卷积语义分割Bilevel Convolutional Neural Networks for 3D Semantic Segmentation Using Large-scaleLiDAR Point Clouds in Complex Environments作者：蒋腾平，杨必胜，周雨舟，朱润松，胡宗田，董震来源：武汉大学学报·信息科学版 (Geomatics and I
多篇开源CVPR 2020 语义分割论文 前言 1. DynamicRouting：针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队：中科院&国科大&西安交大&旷视 论文链接：https://arxiv.o
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2020-05-08 08:56:00
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参考UNET－2015网络结构 如上图，Unet 网络结构是对称的，形似英文字母 U 所以被称为 Unet。整张图都是由蓝/白色框与各种颜色的箭头组成，其中，蓝/白色框表示 feature map；蓝色箭头表示 3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示 skip-connection，用于特征融合；红色箭头表示池化 pooling，用于降低维度；绿色箭头表示上采样 upsample，用于恢复维度；
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2024-10-27 06:52:46
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DRN:Dilated Residual Networks (CVPR2017)https://arxiv.org/pdf/1705.09914.pdfPytorch: https://github.com/fyu/drn特点：本文是作者将残差网络Deep Residual Networks (Deep Residual Learning for Image Recognition ...
原创
2022-08-08 11:34:24
233阅读
EncNet:Context Encoding for Semantic Segmentation (2018)https://arxiv.org/pdf/1803.08904.pdfhttps://gith
原创
2022-08-06 00:04:36
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