背景而且目标的像素比例比较小，使网络训练较为困难。相 对于常规尺寸的目标，小目标通常缺乏充足的外观信息，因此难以将它们与背景或相似的目标区分开 来。在深度学习的驱动下，尽管目标检测算法已取得了重大突破，但是对于小目标的检测仍然是不尽 人意的。在目标检测公共数据集 MS COCO［1］上，小目标和大目标在检测性能上存在显著差距，小目标 的检测性能通常只有大目标的一半。由此可见，小目标检测仍然是充满挑
前言 在本文中，作者提出了一种基于高斯感受野的标签分配（RFLA）策略用于微小目标检测。并提出了一种新的感受野距离（RFD）来直接测量高斯感受野和地面真值之间的相似性，而不是使用IoU或中心采样策略分配样本。考虑到基于IoU阈值和中心采样策略对大对象的倾斜，作者进一步设计了基于RFD的分层标签分配（HLA）模块，以实现小对象的平衡学习。在四个数据集上的大量实验证明了所提方法的有效性。&n
语义分割定义：输入图像，并对图像中的每个像素做分类。以第一幅图像为例，图像中是一只可爱的猫在草地上散步。输出结果应该是，对于每个像素，确定它属于猫、草地或者天空，或者背景亦或其他分类。语义分割并不区分同类目标。也就是说，不会区分第二幅图的这两头牛，这是语义分割的缺点。语义分割的方法：滑动窗口：从图像中提取各个图像块，并且分类。缺点：计算繁琐，效率低。全卷积神经网络：将完整图像输入卷积神经网络，来得
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2024-06-04 07:23:44
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从研究语义分割到现在已经快有2年的时间，期间经历了不少坎坷，但最终也使我对语义分割有了全面，细致，深入的认识。在2015年-2018年，每年的CVPR都有大把的语义分割论文出现，但是论文中关于如何训练好模型，却说的比较模糊，那我就把我的这快2年的经验写出来，供大家参考。首先，我使用PyTorch,在Pascal voc 与 Cityscapes数据集上实验，也向这2个榜单递交了好几十次测评结果。在
一、算法概述：Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 目标检测、语义分割、实例分割的区别
Mask R-CNN是一个非常灵活的框架，可以增加不同的分支完成不同的任务，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿
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2024-04-07 13:14:41
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计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？Image Classification（图像分类）（分出人、狗、狼） 图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、s
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2024-08-26 14:03:26
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一、mask rcnn简介论文链接：论文链接论文代码：Facebook代码链接；Tensorflow版本代码链接； Keras and TensorFlow版本代码链接；MxNet版本代码链接mask rcnn是基于faster rcnn架构提出的卷积网络，一举完成了object instance segmentation. 该方法在进行目标检测的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思
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2024-08-12 12:03:37
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这是我自己编辑的关于图像分类、目标检测、语义分割、对抗攻击、篡改检测等方向的概述，将分成五个小点来进行讲解，每个小点都会涉及到四篇比较经典的论文。 （1）首先是图像分类。图像分类是计算机视觉中最基础的一个子任务，目标就是将不同的图像划分到不同的类别下，并实现最小的分类误差。Deep Learning这篇文章发表在Nature杂志上，对深度学习的基本原理与核心优势进行了全面综述，如监督学习
用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.06085.pdf摘要语义分割是自动驾驶汽车理解周围场景的关键技术。现代模型的吸引力表现通常是以繁重的计算和漫长的推理时间为代价的，这对于自动驾驶来说是无法忍受的。使用轻量级架构（编码器-解码器或双通道）或对低分辨率图像进行推理，最近的方法实现了非常快速的场景解析，甚至在单个1080Ti
联合目标检测和语义分割目标检测目标检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象（例如人，建筑物或汽车）的实例。然而现实中物体的尺寸、姿态、位置都有很大的差异，甚至还可能出现重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。图1：目标检测示意图https://en.wikipedia.org/wiki/Object_detection什么是目标检测目标检测的任务
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2024-03-25 13:52:42
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一、前言因为是第一篇，所以这里记录一点基础：分类、检测、分割的区别： （1）图像分类：只需要指明图像中相应目标所属的类别就可以； （2）目标检测：需要定位到目标所处的位置，用矩形框表示； （3）目标分割：a. 语义分割：需要找到当前目标所占的区域，去除背景区域，其他目标的区域；b. 实例分割：不仅需要区分不同语义的目标，而且对于同一类别的目标也需要划分出不同的实例；下面这张图像就对应了上述的情况接
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2024-04-15 14:55:29
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-------- 提出背景：上下文信息在语义分割的作用很重要。目前的两种方法：一种是基于非局部自注意力对上下文信息进行收集。这种方法是用2D相似度矩阵描述3D上下文信息，但是这种空间压缩会导致通道方面的注意力的丢失。另一种方法是直接对上下文信息建模而不进行压缩，然而目前仍然没有成熟的方法。基于以上两点，作者团队提出了一种对3D上下文表示建模的新方法，该方法不仅避免了空间压缩，
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2024-09-10 11:26:00
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下面介绍《Associatively Segmenting Instances and Semantics in Point Clouds》中论文方法中的联合分割模块。联合分割模块分成两路，一路是segment aware的实例分割，就是富有语义感知的实例分割，另一路是instances的语义分割，也就是融合了实例的语义分割。下面分别介绍： 第一个：富有语义的实例分割 富有语义
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2024-05-08 15:13:46
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【导读】CVPR 2019 接收论文列表已经出来了，但只是一些索引号，所以并没有完整的论文合集。CVer 最近也在整理收集，今天一文涵盖15篇 CVPR 2019 论文速递，内容涵盖目标检测、语义分割和姿态估计等方向。 姿态估计 [1] CVPR 2019 Pose estimation文章，目前SOTA,已经开源论文题目：Deep High-Resolut
目录一. 语义分割的含义二. DeepLabV3+ 模型三. 模型整体框架四. 模型检测效果五. 代码实现 六. 源码地址一. 语义分割的含义 语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们
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2024-10-27 10:15:54
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1、图像分类：识别图像中存在的物体：人、树、草、天空 … (具体的识别种类按分类种类要求确定)2、目标检测（object detection）识别图像中存在的内容和检测其位置，如下图，以识别和检测人（person）为例。3、语义分割（semantic segmentation）对图像中的每个像素打上类别标签，如下图，把图像分为人（红色）、树木（深绿）、草地（浅绿）、天空（蓝色）标签。同种类的物体的
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2024-03-24 12:10:51
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在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来越多。但是在很多实际应用中，例如自动驾驶中，只使用RGB信息是远远不够的，因为我们不仅仅想要知道周围有什么物体，还想要知道物体具体的三维信息（位置，运动状态等），因此，三维方面的深度学习也逐渐发展了起来并取得了不错的效果。三维数据的表示方法：1.point c
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2024-08-21 09:39:40
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文章目录1 赛题理解1.1 学习目标1.2 赛题数据1.3 数据标签1.4 评价指标1.5 读取数据1.6 解题思路1.7 本章小结1.8 课后作业2. 作业解答2.1 Rle编码理解2.2 赛题数据读入2.3 数据可视化展示2.4 统计所有图片整图中没有任何建筑物的图片占所有训练集图片的比例2.5 统计所有图片中建筑物像素占所有像素的比例和统计所有图片中建筑物区域平均区域大小 1 赛题理解赛题名
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2023-10-14 08:41:32
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1 语义分割语义分割是对图像中每个像素作分类，不区分物体，只关心像素。如下：（1）完全的卷积网络架构处理语义分割问题可以使用下面的模型：其中我们经过多个卷积层处理，最终输出体的维度是C*H*W，C表示类别个数，表示每个像素在不同类别上的得分。最终取最大得分为预测类别。训练这样一个模型，我们需要对每个像素都分好类的训练集（通常比较昂贵）。然后前向传播出一张图的得分体（C*H*W），与训练集的标签体求
今天，带大家了解一种目标检测，语义分割，什么是语义分割呢，这里我简单地说明一下，语义分割是目标检测，一般我们看到的目标检测用一个矩形的方框给围起来，而语义分割就是能在目标下将其轮廓给勾画起来，我们可以对比一下：如下图，这张就是一般的目标检测。如下图，这个就是语义分割，将一张图轮廓都标注好的：那么我将手把手带你走进这个项目的实战中，我将以带大家安装环境，测试图片，标注训练集以及训练代码为目的，在之后
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2024-04-08 10:26:51
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