chrysanthemum框架简介 基本概念 chrysanthemum框架是一个使用C++11标准实现的面向对象的递归下降分析器生成框架，框架使用C++编译器的编译期推导能力，以及C++操作符重载的能力，构建了一个C++环境中的元语言，使用该元语言，能够使用户在C++环境中“书写ABNF范式”,框架能够从这些“ABNF范式”中自动推导并生成对应的匹配器或解析器，从而极大地缩短开发时间。
转载
2024-10-15 09:08:01
56阅读
1 混淆矩阵假设有6个类别，L为10个真实标签的取值，P为对应的预测的标签值，先计算对应的n(类别数，这里假设为6）xL+P:bin的值一定是分类数的平方。混淆矩阵先将真实标签和预测标签抻成一维向量，做一个对应关系（nxL+P)，再将这个对应的一维向量抻成二维矩阵，如下图，很奇妙地将真实值与预测值之间的像素点对应起来了。 如上图示例，混淆矩阵要表达的含义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，
转载
2024-03-27 15:58:56
57阅读
前言1 . LiteSeg 是实时语义分割算法，论文参见 ：DICTA 2019 LiteSeg: A Novel Lightweight ConvNet for Semantic Segmentation 。 2.训练和开发环境是win10,显卡RTX3080，cuda10.2,cudnn7.1，OpenCV4.5，2020年8月13日的发布v3.0这个版本，C++ IDE vs2019，Ana
转载
2024-05-08 17:12:18
76阅读
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
非常好的一篇深度思考博文。引言上一篇文章中，我们简单的为大家回顾了语义分割的发展史，包括图像分割任务的定义、背景和实际应用，同时介绍了传统图像分割的一些经典算法以及基于现代深度学习的语义分割技术演进，还没浏览过的小伙伴可先去回看。那些年我们一起肝过的语义分割：70+语义分割工作大盘点 （也是很好的语义分割总结博文）1、推陈出新上面笔者已经简单的为大家过一篇语义分割的简略发展史，下面将带大
文章目录一、U-Net二、Fully Convolutional Network三、SegNet四、DeepLab五、DeepLabv3六、UNet++七、PSPNet八、EfficientDet九、SegFormer十、ENet 一、U-NetU-Net 是一种语义分割架构。 它由收缩路径和扩张路径组成。 收缩路径遵循卷积网络的典型架构。 它由两个 3x3 卷积（未填充卷积）的重复应用组成，每个
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
转载
2024-02-20 07:24:22
238阅读
【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
转载
2024-04-21 12:49:32
162阅读
文章目录原文地址论文阅读方法初识相知Transformer EncoderAll-MLP Decoder整体网络结构讨论与实验回顾代码 论文阅读方法三遍论文法初识本文的工作主要是Transformer在语义分割领域的应用，虽然CVPR21已经有SETR（基于ViT）了，但是其本身还是存在不少问题的：① ViT作为backbone只能输出固定分辨率的特征图，这对于密集预测任务显然不够友好；② 由于
转载
2024-05-21 08:45:57
252阅读
Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers:使用 Transformer 从序列到序列的角度重新思考语义分割-CVPR20211.概述2.方法2.1.基于FCN的语义分割2.2. Segmentation transformers (SETR)2.2.1.图像
转载
2024-03-26 15:00:42
71阅读
文章目录1. 摘要2. 背景及相关方法3. 本文方法的具体实现3.1 预备知识3.2 光流对齐模块3.3 网络结构4. 实验部分4.1 消融实验4.2 与其他网络的对比5. 总结 论文地址： 代码地址： 1. 摘要本文提出一种能够快速且准确的进行场景解析的有效方法。通常的方法是通过得到高分辨率的且具有丰富语义特征的特征图。比如利用空洞卷积和特征金字塔。但这些方法仍然需要较多的计算量，不够有效
转载
2024-03-28 22:21:05
102阅读
Mask R-CNN是ICCV 2017的best paper，彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中，单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目，取而代之的是集成，复杂，一石多鸟的多任务网络模型。Mask R-CNN就是典型的代表。本篇大作的一作是何凯明，在该篇论文发表的时候，何凯明已经去了FaceBook。我们先来看一下，Mask R-CNN取得了何
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
转载
2023-10-12 23:36:56
202阅读
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
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
转载
2023-08-21 22:59:14
210阅读
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
转载
2024-06-04 22:14:17
151阅读
今天我为大家从全网公众号里精选了深度学习语义分割算法的相关文章11篇。其中包括综述，FCN, Seg Net, U-Net, DeepLab, PSP Net, Refine Net, FastFCN, CCNet, GSCNN, RGBD, ENet, DRN, ConvCRF以及超前沿的4篇文章。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
转载
2024-08-21 11:31:31
108阅读
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
转载
2024-08-15 10:24:14
127阅读
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
转载
2024-05-23 15:32:46
108阅读
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
转载
2024-05-06 14:40:03
148阅读
