本文是收录于CVPR2020的工作，文章利用低分辨率的输入图像通过超分辨率网络生成高分辨率的图像，从而给语义分割模型提供额外的信息进而分割性能，其FA模块和视觉注意力机制比较类似，而且它额外增加的模块在部署阶段可以去掉，几乎不会增加计算量，是一种提高分辨率的有效策略。论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Du
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2024-10-13 09:44:11
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FCN和U-Net在2015年先后发表，主要思路都是先编码后解码（encoder-decoder)，最后得到和原图大小相同的特征图，然后对特征图每个点与图像的标注mask上的每个像素点求损失。它们的区别主要在于特征融合的方式，FCN特征融合采用特征直接相加，而U-Net特征融合采用的是两个特征在通道维度的堆叠。本文分别采用tensorflow和pytorch复现了FCN和U-Net。 github
摘要
在这项工作中，作者提出了用于实时视频对象分割(VOS)的SwiftNet，它报告了77.8%的J &F和70 FPS的DAVIS 2017 test-dev数据集，在所有现有解决方案的整体精度和速度性能中都非常出色。作者通过像素自适应记忆(PAM)在基于匹配的VOS中精心压缩时空冗余来实现这一目标。暂时地，PAM自适应地只在对象显示显著变化的帧上触发更新。在空间上
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2021-06-23 10:11:37
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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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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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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 ：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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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
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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圆栗子 中科大和微软亚洲研究院，发布了新的人体姿态估计模型，刷新了三项COCO纪录，还中选了CVPR 2019。这个名叫HRNet的神经网络，拥有与众不同的并联结构，可以随时保持高分辨率表征，不只靠从低分辨率表征里，恢复高分辨率表征。如此一来，姿势识别的效果明显提升：在COCO数据集的关键点检测、姿态估计、多人姿态估计这三项任务里，HRNet都超越了所有前辈。
本来这一篇是想写Faster-RCNN的，但是Faster-RCNN中使用了RPN(Region Proposal Network)替代Selective Search等产生候选区域的方法。RPN是一种全卷积网络，所以为了透彻理解这个网络，首先学习一下FCN(fully convolutional networks)Fully C
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
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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【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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环境：所有的机器全部千兆以太网线直连，无switch，系统不使用任何netfilter 操作系统及内核版本： Debian6 2.6.32-5-amd64 网卡驱动信息： driver: e1000e version: 1.3.10a-NAPI firmware-version: 2.1-0 bus-info: 0000:01:00.0 机器部署： S0: eth0:192.168.188.195
摘要低层细节和高层语义对于语义分割任务都是必不可少的。然而，为了加快模型推理的速度，目前的方法几乎总是牺牲低级细节，这导致了相当大的精度下降。我们建议将这些空间细节和分类语义分开处理，以实现高精度和高效率的实时语义分割。为此，我们提出了一种在速度和准确性之间进行良好权衡的高效体系结构，称为双边分割网络（BiSeNet V2）。该体系结构包括：(1)一个细节分支，浅层 宽通道，用于捕获低级细节并生成
一、综述由于工作中很长一段时间都是在做语义分割系列的工作，所以这篇文章主要对自己用到的一些方法做个简单的总结，包括其优缺点等，以便日后能够及时复习查看。目前语义分割的方法主要集中在两个大的结构上：1、encode-decode的结构：图像通过encode阶段进行特征抽取，decode则负责将抽取到的信息进行对应的分类复位；2、dialted convolutional结构，这种结构抛弃了pool层
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2024-04-25 14:41:43
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论文方法三维激光雷达传感器在自主车辆感知系统中发挥着重要作用。近年来，激光雷达点云的语义分割发展非常迅速，受益于包括SemanticKITTI和nuScenes在内的注释良好的数据集。然而，现有的激光雷达语义分割方法都是封闭集和静态的。闭集网络将所有输入视为训练过程中遇到的类别，因此它会错误地将旧类的标签分配给新类，这可能会带来灾难性后果。同时，静态网络受限于某些场景，因为它无法更新自身以适应新环
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2024-05-09 12:41:38
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