作者：晟 沚 编辑：赵一帆目前分割主要存在问题分割网络中的池化操作在减少feature的空间分辨率的同时增加了模型感受野，这也是模型应对小型平移具有鲁棒性的根本原因。但是连续的下采样得到的feature map 就会丢失一些low-level中关键信息(例如边沿，边界等)。这就让识别和准确定位产生了矛盾。如果网络不采取任何池化操作，这在目标边界定位上效果较好，但是识别性能差。
深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask深度学习结合SLAM 研究现状总结1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块：特征提取，特征匹配，提高特征点稳定性，提取点线面等不同层级的特征点。
深度估计
mmc io的读写从mmc_queue_thread()的获取queue里面的request开始。先列出调用栈，看下大概的调用顺序, 下面的内容主要阐述这些函数如何工作。host->ops->request() // sdhci_request()mmc_start_request()mmc_start_req()mmc_blk_issue_rw_rq()mmc_blk_issue_r
Learning Common and Specific Features for RGB-D Semantic Segmentation with Deconvolutional Networks（2016ECCV, citation:40）本文是一篇经典的RGB-D语义分割论文，详细分析了RGB与Depth的特点，同时从多模态的角度来考虑如何使用这两种模态。前言本文针对RGB-D
语法制导定义SDD综合属性（合成属性）这一部分比较好理解，直接看图就可以明白，简单点说，就是右部候选式的符号的属性计算左部被定义的符号。而对于终结符的综合属性，已经做出了具体的规定，因此SDD中是没有计算终结符属性值的语义规则的。一般是自下而上传递语义信息。继承属性可以简单的理解，如果一个属性不是合成的，则可以称作继承属性。（书本原话）对于继承属性需要清楚终结符是没有继承属性的。继承属性就是通过右
这篇文章收录于ECCV2020，由北京大学、商汤科技、香港中文大学提出的基于RGB-D图像的语义分割算法。充分考虑了RGB图像信息和深度信息的互补，在网络结构中引入了视觉注意力机制分别用于特征分离与聚合。最终在室内和室外环境的数据集上都进行了实验，具有良好的分割性能。代码地址：https://github.com/charlesCXK/RGBD_Semantic_Segmentation_PyTo
之前这篇文章介绍了MATLAB环境构建DeepLabV3+进行云层分割。但数据来源有完整标签，因此少了人工标注过程，在泛化到自己的数据集时可能会遇到障碍。1.数据集构建因此在MATLAB中找了自带的数据E:\MATLAB2020b\toolbox\vision\visiondata\stopSignImages (我用的2020b版本)。将这个文件夹中的图片复制出来，在根目录下建一个新的文件夹 E
极市导读本文对已有成功分割方案进行了重审视并发现了几个有助于性能提升的关键成分，作者们设计了一种新型的卷积注意力架构方案SegNeXt。在多个主流语义分割数据集上，SegNeXt大幅改善了其性能。在Pascal VOC2012测试集上，SegNeXt凭借仅需EfficientNet-L2+NAS-FPN的十分之一参数量取得了90.6%mIoU指标。NeurIPS2022：https://githu
中心思想探究为什么one-stage detection（dense approach）会比two-stage（sparse approach）性能低。查出：根本原因是分类分支中前景&背景的比例严重失衡为了解决这个问题，从Loss入手提出了focal loss，用于调整Loss低（分得比较好的）样本的权重，从而防止Loss高的少量样本被大量Loss低的样本淹没为了验证focal loss的
今日，第34届人工智能顶级会议AAAI 2020正式开幕（2月7日-2月12日在美国纽约举办）。AAAI（Association for the Advance of Artificial Intelligence——美国人工智能协会）是人工智能领域的主要学术组织之一，其年会每年都吸引了大量来自学术界和产业界的研究员、开发者投稿，参会。商汤科技研究团队发表论文《Every Frame Counts
MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spectral Scenes一、Overview RGB-T图像的语义分割可以用于自动驾驶，用于克服夜晚光照差以及天气条件恶劣的情况。本文提出了第一个RGB-T的语义分割数据集（城市场景），同时提出了MFNet模型用于多模态（RGB-
其实取标题一直以来都是一件麻烦的事，但是如果你要看下去，我想你得有一点语义分割的见解。用平常的语言描述该问题就是：语义分割出我们感兴趣的目标物，然后输出该目标物的轮廓点。做语义分割其实有很多种方法，你可以用不同的模型去train你的dataset，但是刚接触语义分割的朋友们可能会说，我该怎么分割出我想要的目标物，而不对其它部分的像素做修改？其实这件事并不复杂，一个很直觉的想法是：修改像素对应的RG
语义分割模型的优化当发现验证集指标和训练集指标相差较大时，主要可以检查这些原因：数据集类别芜杂、数据量不够，先检查数据集和数据迭代器的质量。如果训练集较快拟合，则模型过于庞大，降低了鲁棒性，可以降低batchsize或减少层数、卷积核数量。若训练集指标也不正常，将学习率调整到[1e-2, 1e-6]，各测试一遍。若loss曲线仍有问题，调整损失函数和激活函数。再不行，换个网络和显卡试试吧。 目录语
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task2 数据扩增-学习笔记2 数据扩增方法2.1 学习目标2.2 常见的数据扩增方法2.3 OpenCV数据扩增2.4 albumentations数据扩增2.5 Pytorch数据读取2.6 本章小结2.7 课后作业总结1）查看效果2）albumentations的例子3）为什么增强操作多了，反而效果更差了? 2 数据扩增方法本章主要内容为数据扩增方法、
前言
现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的
Head-Free 轻量级架构
，称为 Adaptive Frequency Transformer (AFFormer) 。
采用异构运算符（CNN 和 ViT）进行像素嵌入和原型表示
，以进一步节省计算成
0. 实时语义系列
AttaNet：strip pooling的进化，快又好
实时语义分割DDRNet
1. 简介
前面也介绍了几篇强大的实时语义分割项目或者paper，这里再介绍一个来自美团CVPR2021的项目：STDC-Seg，既然是上了CVPR的，肯定是精度又高，速度上也很能打的。这里先看论文给出的直观对比图。再附上，我在TX2上实测对比表格：可以看到，STDC-Seg，Atta
原创
2021-09-07 11:27:13
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7. 语义分割和数据集在前几节讨论的目标检测问题中，一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它关注如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。值得一提的是，这些语义区域的标注和预测都是像素级的。下图展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签：
由此可见，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。 9.1 图
转载自：https://blog.csdn.net/u014451076/article/details/79423860Alias Title Year PASCALVOC The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective IJCV 2015 翻译 SegNet: A Deep Con...
转载
2021-08-25 17:14:37
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语义分割，数据集直接参考该项目：https://github.com/mseg-dataset/mseg-api，里面有常见的语义分割数据的下载脚本，比如SUNRGBD数据集的。SUNRGBD_DST_DIR=$1mkdir -p $SUNRGBD_DST_DIR# ------- Downloading ---------------------------echo "Downloading SUN RGB-D dataset..."cd $SUNRGBD_DST_DIR# Co.
原创
2022-03-23 14:23:37
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作者：王浩 这篇文章的核心内容是讲解如何使用FCN实现图像的语义分割。在文章的开始，我们讲了一些FCN的结构和优缺点。然后，讲解了如何读取数据集。接下来，告诉大家如何实现训练。最后，是测试以及结果展示。希望本文能给大家带来帮助。FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量
