由于项目需要，最近在研究语义分割，上次用了gluoncv中的FCN，但是由于样本少，而且都是小目标、多目标，组内的技术大牛建议用FPN试试。FPN一般用于目标识别，但是也有用作语义分割的。gluoncv官网不支持FPN做semantic segmentation，于是在github上搜索，搜到一个FPN做语义分割的，但是数据集类型为cityscapes，本小白对此数据集一无所知，搜了一下，还挺复杂
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2024-07-31 18:03:11
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一.简介PSPNet模型采用了PSP模块，因此取名为PSPNet。该模型提出的金字塔池化模块（Pyramid Pooling Module）能够聚合不同区域上下文信息，从而提高获取全局信息的能力。PSP结构的功能是将获取到的特征层按照不同的尺寸划分成不同的网络，每个网络内各自进行平均池化。在PSPNet中，网络会将输入进来的特征层分别划分为6x6，3x3，2x2，1x1的网格，对应图片中绿色，蓝色
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2024-04-11 21:24:17
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2021-09-07 11:39:15
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一种。...
原创
2023-05-10 15:48:25
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网络结构：首先需要根据自己的电脑的性能决定下采样多少倍，一般会下采样16倍或者8倍获取到高级的语义特征，但是这样的特征丢失了细粒度特征，所将低层的语义特征与之结合，然后再通过双线性插值或者上采样将结果输出成与输入图片大小一致，通道数为分类个数加上背景数。下面是以mobilenet网络作为模型的，但是该网络的倒数第三层的步长由2变成了1，因为原来的网络的下采样适用于分类网络的，但是对于该语义分割任务
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2024-03-29 13:19:50
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在cv领域，会经常见到“语义分割”、“实例分割”这两个名词，本文就来解释下他们分别是什么意思，又有什么区别。目录语义分割和实例分割语义分割实例分割总结语义分割和实例分割在开始这篇文章之前，我们得首先弄明白，什么是图像分割？我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，属于pixel-wise即像素级别的下游任务。因此图像分割简单来说就是按像素进行分
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2023-12-16 20:49:11
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前言(呕血制做啊！)前几天恰好作了个图像语义分割的汇报，把最近看的论文和一些想法讲了一下。因此今天就把它总结成文章啦，方便你们一块儿讨论讨论。本文只是展现了一些比较经典和本身以为比较不错的结构，毕竟这方面仍是有挺多的结构方法了。php介绍图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每个像素点分类css从图像上来看，就是咱们须要将实际的场景图分割成下面的分割图：html不一样颜色表明不一样类别
TopFormer：Token Pyramid Transformer for Mobile Semantic Segmentation论文: https://arxiv.org/abs/2204.05525开源地址代码：https://github.com/hustvl/TopFormer虽然ViT在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但巨大的计算成本阻碍了它们在密集的预测任务上的应用，如在移动设备
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2024-02-28 10:02:05
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论文地址 ：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 论文代码：Github链接1. 摘要 文章主要的工作：使用空洞卷积来调整滤波器的感受野并控制特征图分辨率使用不同空洞率的空洞卷积的串联或者并行操作来分割不同尺度的目标，捕获不同尺度的语义信息扩展的ASPP实现和训练的细节没有了DesneCRF的后处理2. 介绍
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2024-06-19 07:34:17
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CityScapes是目前自动驾驶领域最具权威性和专业性的图像语义分割评测集之一，其关注真实场景下的城区道路环境理解，任务难度更高且更贴近自动驾驶等热门需求。今天就带大家一起来看看。一、数据集简介发布方：Daimler AG R&D, TU Darmstadt, MPI Informatics发布时间：2015背景：聚焦于城市街道场景的语义理解。简介：CityScapes数据集有以下特点：
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2024-06-13 18:42:33
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什么是语义分割？ 语义分割就是从像素水平上理解、识别图片的内容。输入的是图片，输出的是同尺寸的分割标记，每个像素会被标识为一个类别。 语义分割的用处： ·机器人视觉和场景理解 ·辅助/自动驾驶 ·医学X光一、简介FCN是深度学习用于语义分割任务的开山之作，提出了“全卷积神经网络”，将全连接层替换为卷积层的end-to-end的全卷积网络，可以适应任意尺寸的输入，在不破坏空间结构的基础上，可以对图像
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2023-12-18 11:18:49
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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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https://github.com/lsh1994/keras-segmentation
原创
2023-01-16 09:05:25
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本文主要参考这两篇博客，并实现了代码，原博主没有给出数据集，我当时数据集下载也是出错，我会把代码数据集和训练的model的代码全分享一下： data下的dataset里面有五个文件夹数据集，其中CamVid是源数据集，需要把源数据集文件建成文件夹，我都建好了，直接用就行。 Models下有FCN8-FCN32-SEGNET-UNET的py文件，以及生成的模型的png照片。 output输出有四个
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2024-09-01 20:42:22
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语义分割、UNet、FCN、SegNet、PSPNet、DeepLab
原创
2024-05-10 10:23:32
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01理由：语义分割经典论文，dilated convolution和aspp是当今语义分割研究常用的骨干网络与基线。02理由：早期在深度神经网络中对纹理进行建模的一篇研究。03理由：将EM算法与attention结构结合，传统方法与深度学习方法结合的典范。04理由：非常实用的轻量级语义分割模型，其提出的特征结合方式简单且高效。05理由：显式地学习边缘等浅层次特征，并使之与高层次
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2024-03-15 09:22:54
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Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation2021 ICCVRobin Strudel, Ricardo Garcia, Ivan Laptev, Cordelia SchmidAbstract 图像分割往往在单个图像块的层次上是模糊的，需要上下文信息才能达到与标记的一致性。本文介绍了一种语义分割transformer模型Segmenter。与
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2024-04-01 19:03:10
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.04502.pdf github：https://github.com/Tramac/Fast-SCNN-pytorch Fastscnn也是目前用的较多的语义分割模型，在具有较好的实时性（论文介绍能做到123.5帧，但是我自己亲测P100上实测大概是24ms左右（256*256的图像），大概40帧上下)的同时还具有很好地分割精度（在
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2024-02-29 14:03:26
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前言：语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉领域的热点领域之一，当前与目标检测、实例分割等都是非常热门的研究，但是语义分割的历史溯源却非常早，知道深度学习的兴起，特别是卷积神经网络的兴起，给语义分割带来新的发展方向，当前语音分割的模型层出不穷，他们的思想起源都来自于全卷积神经网络，即所谓的FCN，本文就来盘点一下FCN的核心设计思想。一、什么是语义分割（Semantic
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2024-04-06 08:26:13
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文章目录一、集成学习方法二、深度学习中的集成学习1.Dropout2.TTA3.Snapshot 一、集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。
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2023-08-11 10:16:28
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