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剩余的数据。为了利用视频中的时间-空间信息，许多现有工作使用预先计算好的光流来提升视频分割的性能，然而视频分割和语义分割仍然被看作是两个独立的任务。在这篇文章中，作者提出了一个新颖的光流和语义分割联合学习方案。语义分割为光流和遮挡估计提供了更丰富的语义信息，
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2024-05-21 14:53:09
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语义分割之RTFormer介绍论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.07124 代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSegViT以来，Transformer作为特征提取器在语义分割领域证明了自己，但是由于Transformer的核心 muti-self-attention 复杂度多高，因此在高实时性要求的场合，一般还是采用
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2024-03-25 06:54:38
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1 Segmenter2 Swin-Unet：Unet形状的纯Transformer的医学图像分割3 复旦大学提出SETR：基于Transformer的语义分割4 Cell-DETR：基于Transformer的细胞实例分割网络5 总结1 Segmenter图像分割在单个图像patches级别通常是ambiguous，需要上下文信息才能达成标签共识。
原创
2021-06-28 17:48:54
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同样是去留学，有人连文凭带工作直接包揽，有人学业爱情双丰收，而也有那么一种人，斥巨资好似只是去上了个烹饪班…… 我们今天就来盘点一下，哪些类型的学生出国留学容易感觉什么都没学到，一波“血亏”。而又如何学，才能“值回票价(学费)”。 #1不会“说”的人 我们先来了解一下国外的课程类型，这里以美国的景观设计来举例，课程主要分为三大类型：讲座(lecture)，讨论课(Seminar)，设计课
前言： 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型，最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果，展示自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用。 随着自动网络搜索（Neural Architecture Search）技术的问世，深度
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2020-05-26 15:23:00
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1、什么是语义分割（semantic segmentation）？图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，将所有属于同一类的物体标记为同一像素点。而今天要来介绍的则是第一个用卷积神经网络来做语义分割的方法——FCN。2、FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）常见的卷积神经网络在多次卷积之后会接上若几
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2024-05-02 21:03:14
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上图（d）展示了所提出的R
原创
2023-07-09 10:33:24
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文章目录2019Graph-FCN for image semantic segmentation2019Graph-FCN for image semantic segmentatio首先，利用卷积网络将图像网格数据扩展到图结构数据中，将语义分割问
原创
2022-06-27 17:21:32
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【摘要】 DeepLab等神经网络在语义分割上取得了显著的成果。虽然近年来神经网络的数量在不断增加，但取得重大突破者甚少且准确度上提升不多。其中一个原因是多数的网络结构都是人为设计，基于现有成熟的结构稍加修改，而这样设计出来的网络很可能不优化甚至无法收敛。随着自动网络搜索（NAS）的发展，这种情况在逐渐改变。本文将会简单介绍NAS发展现状及基本架构，继而详细介绍NAS在语义分割上的应用。翻译或...
原创
2021-05-24 21:46:40
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【摘要】 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型。最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps。随着自动网络搜索（Neural Architecture Search）技术的问世，深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段。尤其在AI落地的背景下，许多模型需要部署在移动端设备。依据不同设备（GPU， CPU，芯片等），不同的模型需求（latency， 模型大小，FLOPs），使用NAS自动搜索最佳网络结构将会是一个很有潜..
原创
2021-05-24 21:52:58
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参考：添加链接描述简单来说语义分割就是从像素级别来理解一张图片，给每个像素都分类。VOC2012、MSCOCO是语义分割比较常用的数据集。非深度学习方法：TextonForest和随机森林 深度学习方法： 1.patch classification 把图像切块输入，通常为固定大小，因为有全连接层。 2.FCN FCN是所有语义分割的基础，没有全连接层，因此尺寸随意。还有一个问题就是pooling
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2024-04-19 12:52:53
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# 在 MySQL 中如何分割上下文
MySQL 是一种流行的开源数据库管理系统，特别适合处理大型和复杂的数据集。随着数据量的增加，如何有效地处理和分割上下文成为一个重要问题。本文将探讨如何在 MySQL 中通过适当的设计模式和查询方式分割上下文。我们将通过一个示例来具体说明这一过程。
## 1. 背景介绍
在实际应用中，特别是在处理用户数据、交易记录和日志文件等时，我们经常会面临上下文分割
目录：1.FCN2.Segnet3.Unet4.DeepLab==语义分割的概念：==将图像根据语义进行分割，通俗讲就是将图片中的不同内容进行分割，什么是分割，即对其内容所包含的全部像素点值进行替换。这样就将图像中不同语义分割出来了。语义分割只能判断类别，无法区分个体。1.FCN(2014) FCN提出可以把分类任务中后面几个全连接都换成卷积，这样就可以获得一张2维的feature map，后接s
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2024-05-21 10:23:44
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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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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
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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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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【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.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
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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