数据格式准备DLRSD数据集基于UCMerced_LandUse数据集进行标注标注了17种类型的遥感地物类型图像尺寸256 * 256 * 3图像数21* 100 = 2100gt格式，单通道8bit彩图，推荐使用PIL读取DLRSD详细数据信息数据展示： PaddleSeg数据格式paddleSeg支持CityScapes、ADE20K、Pascal VOC、自定义等数据集
机器之心生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是：首先将像素组织成候选组，然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理，识别过程中自上而下的反馈信号，能够更好地完成视觉分组。随着深度学习时代的到来，
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
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2024-03-19 11:12:59
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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
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2024-06-04 22:14:17
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之前这篇文章介绍了MATLAB环境构建DeepLabV3+进行云层分割。但数据来源有完整标签，因此少了人工标注过程，在泛化到自己的数据集时可能会遇到障碍。1.数据集构建因此在MATLAB中找了自带的数据E:\MATLAB2020b\toolbox\vision\visiondata\stopSignImages (我用的2020b版本)。将这个文件夹中的图片复制出来，在根目录下建一个新的文件夹 E
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2024-09-12 07:04:50
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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
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2024-09-16 11:00:14
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上期讲到图像分割（Image segmentation）根据某些规则把图片中的像素分为不同的部分（加不同的标签），它可分为：超像素、语义分割、实例分割、全景分割, 各有联系，又有区别。这期我们就来讲讲语义分割(Semantic Segmantation), 语义分割是指将图像中的每一个像素都赋予一个类别标签，用不同的颜色表示。一、语义分割的概念和基础举例：在对于我们人来说，给出这一幅
DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments面向动态环境的语义视觉SLAM摘要：DS-SLAM将语义分割网络与移动一致性检查方法相结合，降低了动态对象的影响，从而大大提高了动态环境下的定位精度。关键词：运动一致性检测、语义分割、SegNet、稠密八叉树图目的：提升系统在动态环境中的鲁棒性、稳定性和检测精度；框架：使用ORB
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2024-10-29 15:34:17
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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。
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2024-04-16 10:39:53
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极市导读本文对已有成功分割方案进行了重审视并发现了几个有助于性能提升的关键成分，作者们设计了一种新型的卷积注意力架构方案SegNeXt。在多个主流语义分割数据集上，SegNeXt大幅改善了其性能。在Pascal VOC2012测试集上，SegNeXt凭借仅需EfficientNet-L2+NAS-FPN的十分之一参数量取得了90.6%mIoU指标。NeurIPS2022：https://githu
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2024-07-09 11:34:37
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翻译 | 林椿眄出品 | 人工智能头条近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。与大多数现有研究利用复杂的扩张
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-
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2024-08-21 13:58:24
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中心思想探究为什么one-stage detection（dense approach）会比two-stage（sparse approach）性能低。查出：根本原因是分类分支中前景&背景的比例严重失衡为了解决这个问题，从Loss入手提出了focal loss，用于调整Loss低（分得比较好的）样本的权重，从而防止Loss高的少量样本被大量Loss低的样本淹没为了验证focal loss的
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2024-05-16 02:40:16
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今日，第34届人工智能顶级会议AAAI 2020正式开幕（2月7日-2月12日在美国纽约举办）。AAAI（Association for the Advance of Artificial Intelligence——美国人工智能协会）是人工智能领域的主要学术组织之一，其年会每年都吸引了大量来自学术界和产业界的研究员、开发者投稿，参会。商汤科技研究团队发表论文《Every Frame Counts
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2024-05-14 15:39:14
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Java语言概述软件开发：系统软件和应用软件人机交互方式：图形化界面（GUI：Graphical User Interface）
命令行方式(CLI:Command Line Interface)常见的DOS命令：dir,md,cd,rd,cd\,cd..,del,exit
Java SE(Java Standard Edition)
JavaEE(Java Enterprise Edit
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2024-09-30 16:41:05
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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
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2024-05-15 21:19:57
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效果展示 打印效果：（浅蓝色打印纸） 背景需求： “单元格色块填充”的“色盲图”但是纵向20*26格填色，发现设计一个填色图案需要很长时间，且单一图案无法随机生成更多的样式，同时大量数字密集，幼儿填色时容易伤眼睛、遗漏 于是我想到把格子拆分成小块 小格子里就可以制作一些幼儿熟悉的图案——数字 WORD表格制作（在
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
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2024-09-18 12:00:58
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0. 实时语义系列
AttaNet：strip pooling的进化，快又好
实时语义分割DDRNet
1. 简介
前面也介绍了几篇强大的实时语义分割项目或者paper，这里再介绍一个来自美团CVPR2021的项目：STDC-Seg，既然是上了CVPR的，肯定是精度又高，速度上也很能打的。这里先看论文给出的直观对比图。再附上，我在TX2上实测对比表格：可以看到，STDC-Seg，Atta
原创
2021-09-07 11:27:13
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输入色阶和输出色阶 通道选择RGB->调整整张图片的明暗度 通道选择R、G、B单一通道->对单一通道暗部、灰部、高光部色素调整 输入色阶和输出色阶也可以用ps曲线做出同样效果 黑，灰，白吸管 黑，灰，白吸管在图像上点击，意味着将点击处的像素作为纯黑、纯灰、纯白。不过有可能造成图像的原色调偏差，事实上
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2017-03-20 11:29:00
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