【导读】自动驾驶里视觉一直为人所诟病，特斯拉就是经常被拉出来批判的典型。谷歌最近开发了一个新模型，效果拔群，已被CVPR2021接收。对于人来说，看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局，能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象，确定实例大小并重建3D场景布局。 这个问题有一个术语叫做光学可逆问题inverse optics problem，它是指从视网膜图像到视网膜刺激源的模糊映
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2024-04-21 12:49:32
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作者：Danny明泽简介目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本
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2024-05-10 17:19:55
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02706.pdf本文是上海交通大学团队提出的轻量级实时语义分割算法。本文主要从视觉注意力机制中的non-local 模块出发，通过对non-local模块的简化，使得整体模型计算量更少、参数量更小、占用内存更少。在Cityscapes测试集上，没有预训练步骤和额外的后处理过程，最终LRNNET模型在GTX 1080Ti显卡上的速度为
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2024-02-20 07:24:22
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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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前言本次给大家更新的是关于实时语义分割的工作。语义分割论文语义图像分割是计算机视觉中发展最快的领域之一，有着广泛的应用。在许多领域，如机器人和自动驾驶汽车，语义图像分割是至关重要的，因为它提供了必要的上下文，以采取行动，基于对场景的理解在像素级。对于图像的理解有一下几个层次：分类，即将图像中最具代表性的物体归为某一个类；带有定位的分类，对分类任务的一个扩展，使用边界框将对象框起来在分类；目标检测，
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2022-10-04 20:25:55
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点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。不过多插一句，自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现，最优分割到底鹿死谁手还不好说。暂且不论他开挂的图像处理算法，先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实
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
论文地址 ：BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation1. 摘要 语义分割任务不仅需要丰富的空间位置信息，还需要尺寸客观的感受野，但是现有的方法为了提速往往采取损失空间分辨率的方法，这导致了精度的严重下降。论文中提出了一种新的双向分割网络BiSeNet。首先，设计了一个带有小步长的空间路径
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2024-04-26 14:55:48
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每日论文--CVPR2022Stratified Transformer for 3D Point Cloud SegmentationSSA: Stratified Self-attentionContextual Relative Position EncodingMemory-efficient Implementation Stratified Transformer for 3D Po
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2024-04-07 09:35:39
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我们在上篇——汇总|实时性语义分割算法（上篇）中，已经总结了【1】~【12】，这里我们继续。【13】用于实时语义分割的双向分割网络《BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation》链接：https://arxiv.org/pdf/1808.00897.pdf本文的出发点是因为以往的工作中
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2022-10-05 19:42:18
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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
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2023-10-12 23:36:56
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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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一.deeplab系列1.简述Deeplab v1网络DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性（即高层次特征映射，根源在于重复的池化和下采样）。针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab是采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信
今天我为大家从全网公众号里精选了深度学习语义分割算法的相关文章11篇。其中包括综述，FCN, Seg Net, U-Net, DeepLab, PSP Net, Refine Net, FastFCN, CCNet, GSCNN, RGBD, ENet, DRN, ConvCRF以及超前沿的4篇文章。在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类。具体而言，语义图像分割就是将
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2024-08-21 11:31:31
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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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语义分割（Semantic Segmentation）是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。注意语义分割不同于实例分割，举例来说，如果一张照片中有多个人，对于语义分割来说，只要将所由人的像素都归为一类，但是实例分割还要将不同人的像素归为不同的类。也就是说实例分割比语义分割更进一步。以下精选了几篇有关图像语义分割的论文供大家参考学习：1.Seg
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2024-05-27 08:18:40
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论文地址： DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation 工程地址：github链接0. 摘要 该论文提出了一种极其高效的用于实时语义分割的网络框架，这个框架从一个轻量级的主干网络开始，通过一些列的附属阶段来聚合有判别力的特征。基于多尺度的特征传播，DFANet减少模型参数的同时保持了良好的感受野并且增强
论文地址 ：FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation 工程地址：github 链接1. 摘要 时下的语义分割模型通常在主干网络中使用扩展卷积来获得高分辨率的特征图，但是这样做会增加计算复杂度和内存占用。该论文提出了一种新型的联合上采样模块JPU(Joint Pyramid
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2024-09-14 13:16:14
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全文目录1、FCN概述编码和解码过程2、SegNet概述：特征上采样与融合细节代码地址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。01FCN（一）概述改编当前的分类网络：AlexNet、VGG、GoogLeNet到全卷积网络和通过微调传递它们学习的特征表达能力到分割任务中。然后定义了一个跳跃式的架构，结合来自深、粗层的语义信息和来自浅、细层的表征信息来产生准确和精细的分
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2024-02-24 01:12:38
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全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018 (European Conference on Computer Vision)即将于9月8 -14日在德国慕尼黑拉开帷幕。届时，旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。而在此之前，旷视科技将陆续推出 ECCV 2018 接收论文系列解读。本文是第 6 篇，一个可实现实时语义分割的双向网络 BiSeNet。往期解读请
