为了尊重原作者的知识产权，在此附上原作者的博客链接：利用caffe框架对已经训练好的模型进行语义分割时要先保证caffe已经安装配置好，本文的caffe环境是建立在ｕｂｕｎｔｕ 16.04的环境下的，以下是caffe安装的参考链接：１．Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽）：２．Ubuntu16.04安装配置Caffe教程(GPU版)：（一）环境准备本人电脑是暗影精灵二代pro
论文地址 ：ConvCRFs for senmantic segmentation 工程地址：github 链接1. 简介 基于深度神经网络的方法在图像语义分割任务上表现良好，其能够有效地进行特征抽取，并且仅用较小的感受野就能得到较好的预测结果，但是缺乏对于全局语义信息和像素点间联系信息的利用能力，也有研究有效地结合了卷积神经网络和建模能力较强的CRF以进行分割，效果也不错。 条件随机场(C
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2024-09-06 00:04:06
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1.用更高性能的GPU服务器（最砸钱最省力的结果）2.用flask或tensorflowserving做模型线上部署，可以省却读model的时间
原创
2021-06-10 18:00:35
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1.用更高性能的GPU服务器（最砸钱最省力的结果）2.用flask或tensorflowserving做模型线上部署，可以省却读model的时间
原创
2022-03-01 16:39:09
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一、前言承接上文已经完成对数据集的训练和对框架的修改实现实时输出mask的预测结果，但是仅仅做到这些是无法实现无人驾驶的。整体思路：实时语义分割的输出预测mask,将整体预测分割中的车道线分割结果mask独立读取出来，再通过opencv进行图像二值化Canny边缘检测后得到车道线的边缘后，再通过HoughLinesP霍尔线变化取得车道线上的大量零散坐标，在这些零散坐标中求得起点和终点的车道线中点后
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2024-08-29 10:42:28
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PyTorch 是一种使用动态计算图形的常见深度学习框架，借助它，我们可以使用命令语言和常用的 Python 代码轻松开发深度学习模型。推理是使用训练模型进行预测的过程。对于使用 PyTorch 等框架的深度学习应用程序，推理成本占计算成本的90%。由于深度学习模型需要不同数量的 GPU、CPU 和内存资源，为推理选择适当的实例有难度。在一个独立的 GPU 实例上对其中一个资源进行优化通常会导致其
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2023-09-14 16:24:34
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极市导读本文为pytorch使用者给出了六条建议，让训练更快、更稳、更强。>>>极市CV侠侣正式出道！请大家前往文末为他们投票打call~高效 PyTorch系列第二弹来了，6个建议，让你的训练更快、更稳、更强。 Efficient PyTorch — Supercharging Training Pipeline每个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。
语义分割模型LinkNet模型提出的背景网络结构实验结果结论GitHub代码链接 LinkNet是2017年CVPR上的一篇论文（论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.03718）。由于网上的论文笔记以及讲解不是很清晰，因此决定下载论文自己阅读一下，若有理解错误的地方还请大家指正。模型提出的背景作者认为当时的模研究主要都是集中在提高模型的精度上，而忽略了模型的效率。在实
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2024-03-27 21:11:43
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目录I. 数据集II. 特征构造III. 数据处理1.数据预处理2.数据集构造IV. ANN模型1.模型训练2.模型预测及表现V. 源码及数据 I. 数据集 数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将简单搭建来对风速进行预测。II. 特征构造对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其余气象因素的影响。因此，我们根据前24个时刻的风速+其余
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2023-08-12 19:50:38
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一. 语义分割和数据集1. 介绍目标检测问题中使用方形边界框来标注和预测图像中的目标，而语义分割（semantic segmentation）问题，重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。如下图所示展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加
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2024-04-24 15:43:04
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背景介绍：20193D-SIS: 3D Semantic Instance Segmentation of RGB-D ScansScan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D ScansScan2Mesh: From Unstructured Range Scans to 3D Meshes2018Pix3D: Dataset and
datawhale阿里云天池语义分割比赛-Task1 赛题理解和baseline代码这里给出比赛地址：比赛地址 本章将对语义分割赛题进行赛题背景讲解，对赛题数据读取进行说明，并给出解题思路。1 赛题理解赛题名称：零基础入门语义分割-地表建筑物识别赛题目标：通过本次赛题可以引导大家熟练掌握语义分割任务的定义，具体的解题流程和相应的模型，并掌握语义分割任务的发展。赛题任务：赛题以计算机视觉为背景，要求
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2024-01-27 19:27:08
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Segnet学习记录简介网络架构encoder：decoder：亮点： 简介SegNet是基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络，基于caffe框架。网络架构 SegNet由编码网络（encoder），解码网络（decoder）后接一个分类层组成。encoder与decoder是对称的。编码网络由13个卷积层组成，与VGG16的前13层卷积相同，将VGG16在大型数据集上训练得到的权
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2024-03-28 09:26:42
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交通系统速度预测综述：从车辆到交通【公共交通数据集】【开源模型整理】分享这篇综述，希望对大家有帮助。如有错误，请多指正！ Zewei Zhou, Ziru Yang, Yuanjian Zhang, Yanjun Huang, Hong Chen, Zhuoping Yu, A comprehensive study of speed prediction in transportation sy
前言 语义分割通常得益于全局上下文、精细定位信息、多尺度特征等。为了在这些方面改进基于Transformer的分割器，本文提出了一种简单而强大的语义分割架构——IncepFormer。IncepFormer介绍了一种新颖的金字塔结构Transformer编码器，它同时获取全局上下文和精细定位特征。IncepFormer还集成了具有深度卷积的类Inception架构，以及每个自注意力层中的
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2024-03-15 06:13:24
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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
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2024-04-07 11:18:34
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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
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2024-04-21 22:05:13
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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.
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2024-05-29 05:42:46
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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
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2024-08-30 22:15:01
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