作者 | 小书童 编辑 | 集智书童 最近对实例分割的关注集中在基于查询的模型上。尽管这些模型是无非最大值抑制（NMS）和端到端的，但在高精度实时基准测试上的优势尚未得到很好的证明。在本文中展示了基于查询的模型在高效实例分割算法设计方面的强大潜力。作者提出了FastInst，这是一个简单、有效的基于查询的实时实例分割框架。FastInst可以以实时速度（
亚马逊AI Lab在ICLR 2023发表了一篇多模态表示学习文章，借助mask language model和mask image model实现图文表示学习。下面带大家理解下这篇文章的核心做法。论文标题：Masked Vision and Language Modeling for Multi-modal Representation Learning下载地址：https://arxiv.or
概述deeplab v3+是deeplab系列中最新内容，也是当前最流行的语义分割算法，本篇文章主要记录的是个人在学习deeplab v3+过程中的一些收获以及个人对该算法的理解。首先我们先简单回顾下deeplap v3 相关的创新点以及不足。在上一讲的时候我们讲到v3相比v2创新点主要有四个方面，首先它提出了更加通用的框架，其次重新设计了空洞卷积，将空洞卷积和级联模块结合起来使用，而不再单独使用
转载
2024-04-07 11:18:34
0阅读
边缘和一些其他区域忽略了。 数据集是ms coco，这些坐标是两两一组，多边形的节点x坐标和y坐标两两一组。之后再把这个多边形区域转换成右下角的这种形式。 pixel acc的分子是预测正确的像素点个数，分母是这个图片总的像素点个数。 mean acc意思是把每个类别的acc计算出来求和，然后除以类别个数。 mean iou的意思是对每一个类别求iou，然后求和除以类别个数。（假设绿色是真实的标
转载
2024-08-30 22:15:01
46阅读
学习前言数据集以及标签详解LOSS函数计算二、训练代码
1.数据集的制作
2.模型的训练3.模型的预测结果展示 前言在第一部分完成了主干网络VGGnet还有segnet模型，这节主要简单讲一下模型的训练以及预测过程。如有遗忘参考小生不财-语义分割1：基于VGGNet模型的segnet讲解数据集以及标签详解语义分割模型训练的文件分为两部分。第一部分是原图，像这样： 第二部分标签
转载
2024-03-19 10:53:14
131阅读
前言：该部分我们学习语义分割网络模型的发展：FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN 语义分割。语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉任务（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具
转载
2024-07-31 18:50:07
589阅读
总结：新的轻量级模块+Non-Local精简模块，实现了速度与性能的最好权衡，看的不是很仔细 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02706.pdfAbstract：轻量级神经网络的最新发展促进了深度学习在资源限制和移动应用程序下的应用。这些应用程序中的许多应用程序需要使用轻量级网络执行实时高效的语义分割预测。本文介绍了一种轻量级的网络，该网络具有高效的简化non-Lo
作者丨刘源炜，刘念，姚西文，韩军伟编辑丨极市平台导读本文通过设计的中间原型挖掘Transformer并采取迭代的方式使用中间原型来聚合来自于支持图像的确定性类型信息和查询图像的自适应的类别信息。方法简单但却高效，该方法在两个小样本语义分割基准数据集上大大优于以前的最新结果。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.06780代码链接：https://github.
转载
2024-05-29 05:42:46
78阅读
本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距，而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题，引入了一个中间原型，用于从支
转载
2024-04-21 22:05:13
116阅读
前言 语义分割的弱增量学习（WILSS）目的是学习从廉价和广泛可用的图像级标签中分割出新的类别，但图像级别的标签不能提供定位每个片段的细节。为了解决该问题，本文提出了一个新颖且数据高效的框架（FMWISS）。该框架提出了基于预训练的共同分割，以提炼出互补基础模型的知识来生成密集的伪标签。用师生结构进一步优化噪声伪标签，并引入基于内存的复制-粘贴增强技术，以改善旧类的灾难性遗忘问题。FMW
转载
2024-05-13 10:44:30
155阅读
一、综述由于工作中很长一段时间都是在做语义分割系列的工作，所以这篇文章主要对自己用到的一些方法做个简单的总结，包括其优缺点等，以便日后能够及时复习查看。目前语义分割的方法主要集中在两个大的结构上：1、encode-decode的结构：图像通过encode阶段进行特征抽取，decode则负责将抽取到的信息进行对应的分类复位；2、dialted convolutional结构，这种结构抛弃了pool层
转载
2024-04-25 14:41:43
153阅读
深度学习100问Author：louwillMachine Learning Lab 语义分割作为经典的图像分割问题，其本质上还是一种图像像素分类。既然是分类，我们就可以使用常见的分类评价指标来评估模型好坏。语义分割常见的评价指标包括像素准确率(Pixel Accuracy)、平均像素准确率(Mean Pixe
转载
2024-03-21 21:45:34
647阅读
github（tensorflow）:https://github.com/aizawan/segnet基于SegNet的钢铁分割实验：https://github.com/fourmi1995/IronSegExprement-SegNet1 编解码结构具体来说，编码器的任务是在给定输入图像后，通过神经网络学习得到输入图像的特征图谱；而解码器则在编码器提供特征图后，逐步实现每个像素的类别标注，也
转载
2024-05-10 17:02:21
60阅读
零基础入门语义分割-Task5 模型训练与验证一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。5 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。5.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集
转载
2024-08-02 21:16:40
114阅读
论文: https://arxiv.org/abs/2105.15203代码会尽快开源，链接：https://github.com/NVlabs/SegFormerPS: SegFormer很快也会在mmsegmentation中支持，欢迎各位看官试用~太长不看这个工作主要提出了SegFormer, 一种简单、有效且鲁棒性强的语义分割的方法。SegFormer 由两部分组成：(1) 层次
转载
2024-05-03 14:19:09
93阅读
语义分割语义分割方法在处理图像时，具体到像素级别，也就是说，该方法会将图像中每个像素分配到某个对象类别。相关模型要具有像素级的密集预测能力。目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。除了全连接层结构，在分割问题中很难使用CNN网络的另一个问题是存在池化层。池化层不仅能增大上层卷积核的感受野，而且能聚合背景同时丢弃部分位置信息。然而，语义分割方法需对类别图谱进行精确调整，
转载
2024-03-19 20:49:36
108阅读
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、
转载
2023-12-11 18:50:27
99阅读
一、定义语义分割是指将图像按照物体的类别分割成不同的区域，即对图像中的每个像素进行分类。二、应用语义分割主要应用有无人驾驶、人像分割、智能遥感和医疗影像分析等领域。1. 无人驾驶在无人驾驶中，语义分割要实现将图片中的行人、其他车辆、道路等交通信息按照类别在图像中分割出来，从而更好地辅助行驶车辆对周围环境的感知。2.人像分割在实时会议中快速将人像从图像中扣出，进而可以替换任意虚拟背景，也是语义分割在
转载
2024-05-09 17:20:37
120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
