总结：（1）词语的语义不够充分，所以句子产生了，但是，词语不能随机搭配产生语义，这样很难记忆。所以人的交流，是以句子为单位。而且依靠语法的组织规则，使人可以容易掌握句子的语义。（2）语义用来理解，反映在接受了语义，和语义关系，能够进行逻辑判断，产生行为。（同控制）（3）遵循语法词法，才能正确表达语义。在对符号定义语义的过程，就是约定同步的过程（比如语言的形成）帮助理解：语义：是数据在某个领域上（指
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2024-04-11 18:59:57
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Task1：赛题理解与 baseline（3 天） – 学习主题：理解赛题内容解题流程 – 学习内容：赛题理解、数据读取、比赛 baseline 构建 – 学习成果：比赛 baseline 提交Task2：数据扩增方法（3 天） – 学习主题：语义分割任务中数据扩增方法 – 学习内容：掌握语义分割任务中数据扩增方法的细节和使用 – 学习成果：数据扩增方法的实践Task3：网络模型结构发展（3 天）
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2024-03-06 06:31:37
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文章目录语义分割简介转置卷积U-Net架构 语义分割简介语义分割是比物体检测更狠的图像识别算法，语义分割不满足于仅仅用一个检测框框出图片中的物体，而是将图片中的每个像素都进行划分，标出其属于什么物体，例如下方最右侧的示例，红色标记表示车辆、绿色标记表示道路，紫色标记表示建筑…… 下方是个更粗略的语义划分，用于划分车辆、路面和建筑： 可以发现，我们的输出矩阵是与输入矩阵同等大小的，区别在于输入矩阵
MixText相关工作introduction新的数据增强方法：TMixMixText=TMix+Consistency TrainingData Augmentation&Label GuessingTMix on Labeled and Unlabeled Data&Entropy Minimization实验结果消融实验 MixText是ACL2020中的一篇半监督文本分
将多传感器模态和深度学习集成到同时定位和mapping（SLAM）系统中是当前研究的重要领域。多模态是在具有挑战性的环境中实现鲁棒性和具有不同传感器设置的异构多机器人系统的互操作性的一块垫脚石。借助maplab 2.0，这个多功能的开源平台，可帮助开发、测试新模块和功能，并将其集成到一个成熟的SLAM系统中。广泛的实验表明maplab 2.0的精度可与HILTI 2021基准测试的最新技术相媲美。
机器之心编译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，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。语义分割的演示视频与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。这种了解在诸如自动驾驶、机器人以及图像搜索引擎等许多领域都是非常重要的。因此，本文讨论的主题是
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2024-04-15 10:51:10
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这里写目录标题详情摘要详细介绍 详情摘要Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了masked attention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，还提出了使用importance sampling来加快训练速度。本文的改进呢**主要是mask attention还有high-resolution feat
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2024-05-27 21:51:37
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2.自动文本分类现在对于文本分类的定义和范围有所了解。当提到 “文本分类系统” 可以将文本文件划分到它们代表的类或类别时，也从该概念和数学上对文本分类进行了正式的定义。假设几个人通过浏览每个文本并进行分类完成文本分类任务，那么他们就是我们所讨论的文档分类系统的一部分。然而，一旦文档数量超过百万并且需要快速进行分类处理时，该方法则不能很好地扩展。为了使文档分类的过程更加高效和快速，需要思考文本分类任
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2024-06-12 21:06:39
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语义分割，国内街景1. UA-DETRAC2. hw_seg找以下作者。://blog..net/qq_39197555/article/details/112155822
原创
2022-03-23 14:19:45
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语义分割可以划分到目标检测领域，不同的是，一般意义上目标检测只需要输出被检测物体的bounding box，而语义分割则需要输出一个mask，所以要求更高了。从技术上说，语义分割归根结底就是对context information的建模。研究意义语义分割（Semantic Segmentation）的目标是给定一张图片，对于图片中的每一个像素做分类。例如下中给出的原始输入图片，语义分割算法对图片中
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2024-03-20 13:00:23
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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，
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2024-03-27 15:58:56
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Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（语义分割的全卷积神经网络）一、摘要首先强调结论：我们的算法超过了传统算法的最优结果。紧接着说明算法的核心观点：提出的全卷积网络可以实现端到端的任意尺寸图像语义分割。其次介绍算法的核心步骤：1.改编成熟的分类网络（AlexNet ,the VGG net , GoogLeNet&
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2024-02-26 09:15:10
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作者：Derrick Mwiti编译：CV技术指南语义分割 (Semantic segmentation) 是指将图像中的每个像素链接到类标签的过程。这些标签可能包括人、车、花、家具等。我们可以将语义分割视为像素级别的图像分类。例如，在有很多汽车的图像中，分割会将所有对象标记为汽车对象。然而，称为实例分割 (instance segmentation) 的单独类别的模型能够标记对象出现在图像中的单
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2024-05-24 11:31:56
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本文介绍同一作者在Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation和SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers中提出的两篇高分辨率网络，称为HRNetv1和HRNetv2。HRNetv1
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2024-04-25 16:14:41
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目录0. 前言1. FCN（2015）2. Unet2.1 原论文里的网络2.2 后面改进的网络3. DeepLab系列网络3.1 DeeplabV1（2015年）3.2 DeeplabV2（2016年）3.3 DeeplabV3（2017年） 3.3 DeeplabV3+（2018年） 4. PSPnet（2017年）5.Segnet（2015）0. 前言整理不是非常全面，仅
目录一、分割网络简介二、语义分割1. fcn2. unet3. segNet4. dilatedNet4. pspNet5. deepLab5.1 deepLabV15.2 deepLabV25.3 deepLabV35.3 deepLabV3++总结一、分割网络简介 把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。在这个过程中，图像中的每个像素都
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2024-03-31 18:51:44
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而针对于实时语义分割的方法，近年来也越来越受到研究者的关注。像FCN、PSPNet这种方法虽然能获得非常高的准确度，但是运算速度上并不能令人满意，也就是说，这类方法能让计算机“看得准”，但是没办法让计算机“看得快”。而什么方法能够让计算机既能够“看得准”，又能“看得快”，就是一个非常值得研究的问题了。因此，本文主要综述现有的一些语义分割方法，试图将实时语义分割的发展脉络丛几个角度梳理出来展现给大家
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2024-03-06 18:15:08
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目录一.语义分割二.有哪些不同的方法去解决语义分割问题？三.论文总结FCNSegNetDilated ConvolutionsDeepLab(v1&v2)RefineNetPSPNetLarge kernel MattersDeepLab v3BiseNet首先解释语义分割问题，然后大概了解一下一些常规方法，最后介绍几篇有代表性的文章。一.语义分割语义分割是从像素级别理解图像，也就是说我们
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2024-03-28 22:05:10
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前言FCN： Fully Convolutional Network（注意不是fully connected network） 2014年的论文 全卷积神经网络在语义分割上的应用。相信如果大家看自动驾驶公司的宣传视频的话，应该会看到过各个自动驾驶公司语义分割的成果。语义分割为什么重要？ 这是因为如果分割准确率很准确的话，我们可以精确的得到物体在图像上的位置。再延伸
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2024-04-07 22:07:08
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前言：SoftIoU Loss，它是一种用于语义分割任务的损失函数，它的全称是Soft Intersection over Union Loss。在语义分割任务中，IoU（Intersection over Union）是一种常用的指标，用于衡量预测结果和真实标签之间的相似度。SoftIoU Loss是在IoU的基础上进一步发展而来的，它对IoU进行了平滑处理，以便更好地优化训练过程。与传统的Io
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2024-05-08 09:14:01
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