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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文章目录前言一、Fully Convolutional Network二、Convolutionalization三、Convolutionalization过程原理四、FCN模型详细介绍1. FCN-32s2. FCN-16s3. FCN-8s总结参考资料 前言Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FNC）网络是发表在20
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2024-03-22 19:23:39
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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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未看或未总结PSPnetDeeplab v3Path Aggregation Network for Instance SegmentationLarge Kernel Matters -- Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Networksegment everythingContext Encoding for Sema
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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文章目录一、背景二、动机三、方法SR-F Loss：Shallow to DeepSR-L Loss：Deep to Shallow四、效果 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.09702.pdf一、背景语义分割的目的是对图中的每个像素进行分类，现有的效果较好的网络基本可以解决 85% 的问题，然而其他15%的问题作者发现基本上是由于以下两个原因：Failure-1：
本文分别基于Instance Normalization (IN)与Instance Whitening (IW) 提出了两个用于编码器与解码器之间的即插即用模块：Semantic-Aware Normalization (SAN)与Semantic-Aware Whitening (SAW)，能够极大的提示模型的泛化能力。在面临各种与训练数据的分布不一致的测试数据时，SAN与SAW仍能帮助模型尽
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2024-05-06 14:40:03
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DDRNet论文：Hong Y, Pan H, Sun W, et al. Deep dual-resolution networks for real-time and accurate semantic segmentation of road scenes地址：https://paperswithcode.com/paper/deep-dual-resolution-networks-for
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2024-05-23 15:32:46
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本文是收录于ECCV2020，将语义分割网络解耦成主体部分和边缘部分，并将body和edge同时进行优化，思想其实很简单。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.10035.pdf代码地址：https://github.com/lxtGH/DecoupleSegNets现有的语义分割方法要么通过对全局上下文信息建模来提高目标对象的内部一致性，要么通过多尺度特征融合来对目标对
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2024-08-15 10:24:14
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作者单位：美团1 简介BiSeNet已被证明在实时分割two-stream网络中是有效的。但是，其添加额外path以对空间信息进行编码的原理很耗时，并且由于缺少任务专用设计，因此从预训练任务（例如图像分类）中借用的主干可能无法有效地进行图像分割。为了解决这些问题，作者提出了一种新颖且有效的结构，即通过消除结构冗余来缓解以上的耗时问题（Short-Term Dense Concatenate net
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2024-03-21 16:37:56
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零基础入门语义分割-Task5 模型训练与验证一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。5 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。5.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集
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2024-08-02 21:16:40
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编辑 | Carol商汤科技研究团队发表论文《Every Frame Counts: Joint Learning of VideoSegmentation and Optical Flow》，该论文被AAAI 2020录用。 视频语义分割的一个主要的挑战是缺少标注数据。在大多数基准数据集中，每个视频序列（20帧）往往只有一帧是有标注的，这使得大部分监督方法都无法利用
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02706.pdf本文是上海交通大学团队提出的轻量级实时语义分割算法。本文主要从视觉注意力机制中的non-local 模块出发，通过对non-local模块的简化，使得整体模型计算量更少、参数量更小、占用内存更少。在Cityscapes测试集上，没有预训练步骤和额外的后处理过程，最终LRNNET模型在GTX 1080Ti显卡上的速度为
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2024-02-20 07:24:22
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【导读】自动驾驶里视觉一直为人所诟病，特斯拉就是经常被拉出来批判的典型。谷歌最近开发了一个新模型，效果拔群，已被CVPR2021接收。对于人来说，看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局，能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象，确定实例大小并重建3D场景布局。 这个问题有一个术语叫做光学可逆问题inverse optics problem，它是指从视网膜图像到视网膜刺激源的模糊映
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2024-04-21 12:49:32
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作者：梁琛GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势，在语义分割领域，首次实现使用单一的模型实例，在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型，直接对 p (class|pixel feature) 进行建模，而完全忽略了潜在的像素数据分布，即 p (class|pi
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2024-06-19 10:53:02
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作者：Liang-Chieh Chen、Yukun Zhu参与：刘晓坤、路雪刚刚，谷歌开源了语义图像分割模型 DeepLab-v3+，DeepLab-v3+结合了空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构的优势，是自三年前的 DeepLab 以来的最新、性能最优的版本。GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research
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2024-03-12 07:55:48
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.13328v1 代码链接：https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet从之前语义分割的研究事实证明，空间池化可有效捕获用于场景分析等像素级预测任务的远程上下文信息。本文在传统的N×N型Spatial pooling的基础上，提出了一种考虑狭长卷积核（1×N或N×1）的strip pooling策略。并基
python学习笔记@[TOC](python学习笔记)笔记1.解决的是Matplotlib 绘图时可能出现的中文字符和负号 乱码的问题2.dataset.values---- 从DataFrame类型转换为Numpy数组3.使用 Matplotlib 库中的 plot 函数，绘制了一个散点图。4.if __name__ == "__main__": 用于判断当前脚本是否作为主程序直接运行5.总结
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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【导读】自动驾驶里视觉一直为人所诟病，特斯拉就是经常被拉出来批判的典型。谷歌最近开发了一个新模型，效果拔群，已被CVPR2021接收。对于人来说，看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局，能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象，确定实例大小并重建3D场景布局。 这个问题有一个术语叫做光学可逆问题inverse optics problem，它是指从视网膜图像到视网膜刺激源的模糊映
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2024-03-12 11:47:25
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