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-
这里写目录标题0.详情1. 摘要2. 引言2.1 原来的模型：FCN2.2 使用transformers2.3 主要贡献3. 相关工作-语义分割模型发展3.1 以前基于FCN的改进3.2 基于transformer的改进4. 方法4.1 基于FCN的语义分割4.2 SETR4.3 解码器设计5 总结6.实验-复现 0.详情名称：Rethinking Semantic Segmentation f
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
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
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
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
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。
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
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
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
写在前面：因为最近在做裂缝检测，用的CRACK500数据集，尺寸大部分是640*340，如果直接resize(512,512)效果不太好。尝试如下：1、先将340尺寸填充成512 （512是你需要的尺寸）2、因为mask标签图片需要为单通道的二值图像，填充后可能会变成RGB图像，所以再改为二值图像3、随机裁剪，这个是我自己设计的算法，大概思想是根据你需要的尺寸，我先限定一个x和y可能的区域，再通过
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
【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
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
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2023-08-21 22:59:14
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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
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
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
可靠性确实重要:端到端弱监督的语义分割方法（AAAI2020）摘要弱监督语义分割只将图像级信息作为训练的监督，而产生像素级的预测。大多数目前的SOTA方法主要使用两步解决方案：1）学习生成伪像素级掩码，2）使用FCNs用伪掩码训练语义分割网络。然而，两步法在制作高质量的掩码时，往往需要大量的附加调价，使得这种方法复杂且不美观。在本文的工作中，我们利用图像级标签来产生可靠的像素级注释，并设计一个完整
建议大家在阅读本篇博客之前，首先看看这篇论文：A guide to convolution arithmetic for deep learning，仔细理解其中的反卷积操作，注意反卷积之后的通道个数以及对应还原出来的多维数组中代表图像大小的维度的取值范围，就可以很好地理解FCN是如何进行pixel-wise级别的分类任务了！ FCN是一个end-to-end的网络，实现像素级别（pixel-w
语义分割是深度学习中的一个重要应用领域。自Unet提出到现在已经过去了8年，期间有很多创新式的语义分割模型。简单的总结了Unet++、Unet3+、HRNet、LinkNet、PSPNet、DeepLabv3、多尺度attention、HarDNet、SegFormer、SegNeXt等10个语义分割模型的基本特性。并对这些模型的创新点进行分类汇总。1、拓扑结构改进1.1 UNet++相比于une
