【半监督语义分割 2023 CVPR】CCVC论文题目：Conflict-Based Cross-View Consistency for Semi-Supervised Semantic Segmentation中文题目：半监督语义分割的基于冲突的交叉视图一致性论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.01276论文代码：https://github.com/xiaoyao
本文主要介绍一篇关于雷达数据语义分割的文章。这篇文章将点云通spherical projection投到2D平面后，先通过高效的CNN网络得出segmentation结果，然后还原出点云的segmentation结果，最后用一个精巧的knn-search算法，对结果进行优化。论文、代码地址： RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic
转载
2024-07-12 15:52:05
75阅读
语义分割简介图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域。它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。上图为语义分割的一个实例，其目标是预测出图像中每一个像素的类标签。图像语义分割是图像处理和计算机视觉技术中关于图像理解的重要的一环。语义分割对图像中的每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、边缘或身体等）需要和实例分割区分开来。语义分割没有分离同一类的实例；它关心的只是每
原创
2022-01-14 14:31:42
692阅读
PointCloudSegmentation1、背景对点云进行语义分割是对3D世界理解的前提，鲁棒的3D分割对于各种应用非常重要，包括自动驾驶、无人机和增强现实。过往几期的分享中，大家往往关注于不同目标的分离，但很少关注3D点云的边界。目前的3D点云分割方法通常在场景边界上表现不佳，这会降低整体分割的性能。场景边界上的准确分割非常重要。首先，清晰的边界估计可能有利于整体分割性能。例如，在2D图像分
转载
2024-04-26 16:06:28
186阅读
引言点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上得到了广泛应用，但当点云规模不断增大时，传统的分割算法已经很难满足实际需要，这时就需要结合深度学习进行分割。本文将重
转载
2024-08-20 15:28:34
20阅读
【点云语义分割】Multi-Path Region Mining ForWeakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds（CVPR 2020）Motivation概念MethodBaseline Method: PCAMMulti-Path Region MiningLearning a Semantic Segmentatio
转载
2024-09-23 11:57:13
70阅读
Title: Revisiting Weak-to-Strong Consistency in Semi-Supervised Semantic SegmentationPaper: https://arxiv.org/abs/2208.09910Code: https://github.com/LiheYoung/UniMatch导读今天主要跟各位小伙伴分享一篇最近被CVPR2023录用的工作U
点云分割point cloud segmentation： 根据空间，几何和纹理等特征点进行划分，是同一划分内的点云拥有相似的特征。点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。将一些平面、曲面等等进行分割。点云分类point cloud classification：为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集，同一个点云集具有相似或相同的属性，例如地面，树木，人等。 也叫做点云语义
转载
2024-02-17 08:25:14
116阅读
Title: Efficient Semantic Segmentation by Altering Resolutions for Compressed VideosPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.07224Code: https://github.com/THU-LYJ-Lab/AR-Seg导读视频语义分割（Video Semantic Segmentation
转载
2024-08-27 20:55:36
31阅读
Task1：赛题理解与 baseline（3 天） – 学习主题：理解赛题内容解题流程 – 学习内容：赛题理解、数据读取、比赛 baseline 构建 – 学习成果：比赛 baseline 提交Task2：数据扩增方法（3 天） – 学习主题：语义分割任务中数据扩增方法 – 学习内容：掌握语义分割任务中数据扩增方法的细节和使用 – 学习成果：数据扩增方法的实践Task3：网络模型结构发展（3 天）
转载
2024-03-06 06:31:37
165阅读
点赞
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
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每个像素都标注上其对应的类别。由于所有的像素都要考虑到，因此语义图像分割任务也被视为是稠密预测的一种。在此，要区别一下实例分割（具体可参考著名的MaskRCNN模型），实例分割常常与目标检测系统相互结合，用于检测和分割场景中同一对象的多个实例。基于深度学习的语义分割方法：用卷积神经网络分类（全卷积网络
转载
2024-04-23 14:36:28
21阅读
前言：SegNet语义分割网络是2015年的一篇论文，论文通篇所涉及到的基本理论很少，网络结构也不是很复杂，本文从SegNet的结构着手，分析一下SegNet的工作原理是涉及思想。一、SetNet的相关资源SegNet同样是基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络，有两种SegNet，分别为正常版SegNet与贝叶斯版SegNet，同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版
转载
2024-03-08 09:08:39
156阅读
前言(呕血制作啊！)前几天刚好做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。所以今天就把它总结成文章啦，方便大家一起讨论讨论。本文只是展示了一些比较经典和自己觉得比较不错的结构，毕竟这方面还是有挺多的结构方法了。介绍图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类从图像上来看，就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分割图： 不同颜色代表不同类别。经过我阅读“大量”论
转载
2024-05-22 21:58:33
74阅读
本人之前也是做了好久医疗的哦 所以关注了 一下 搬来了这个~~动机：我们这篇论文的出发点是想要解决大家一直以来诟病的一个问题，即深度学习模型的architecture和setting过于复杂，导致实验结果的比较存在不公平性。举个常见的栗子，比如大家都会用到的ResNet，几乎每个人都会在论文中说“Our backbone network is ResNet-50 or ResNet-101.”,
转载
2024-05-28 19:28:06
55阅读
文章目录前言方法语义分割mask颜色反演? 汇总 ?1.从labelImg格式->txt格式（YOLO格式、ICDAR2015格式）2.从二值mask-＞labelme格式-＞coco格式3.从labelme格式-＞VOC格式+从二值mask-＞VOC格式4.从RGB-＞二值mask-＞coco格式?5.实例分割mask-＞语义分割mask-＞扩增mask6.COCO格式-＞YOLO格式双
转载
2024-05-12 19:43:06
86阅读
语义分割（三）Unet++Unet++Unet++特点Unet++网络结构模型剪枝Unet++模型实现 Unet++Unet++论文 UNet++是2018年提出的网络，是U-Net的一个加强版本。Unet++特点其相对U-Net改进之处主要为：网络结合了类DenseNet结构，密集的跳跃连接提高了梯度流动性。将U-Net的空心结构填满，连接了编码器和解码器特征图之间的语义鸿沟。使用了深度监督，
转载
2024-04-20 21:17:12
123阅读
在使用 CNN 进行图像分割时，我们经常听到 Dice 系数，有时我们会看到术语 Dice Loss。我们很多人对这两个指标感到困惑。在物理上它们是相同的，但是当我们查看它们的值时，我们会发现它们并不相同！答案很简单，但是在说它们之间的区别之前，我们先来谈谈什么是 Dice 系数，因为 Dice Loss是Dice 系数的一个特例。1.Dice 系数例如，当我们进行语义分割时，我们希望在训练期间（
转载
2024-04-01 06:32:09
141阅读
文章目录IntroductionLSTM-CF模型Memorized Vertical Depth ContextMemorized Vertical Photometric ContextMemorized Context FusionScene Labeling实验结果 IntroductionScene labeling也叫做semantic scene segmentation，即语义分
转载
2024-03-26 11:21:38
120阅读
本文翻译自A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning，方便自己学习和参考。若有侵权，请联系删除语义分割一直是计算机视觉领域非常重要的研究方向，随着深度学习的发展，语义分割任务也得到了十足的进步。本文从论文出发综述语义分割方法，当前语义分割的研究大多采用自然图像数据集，鉴于这方面的研究自然图像比医学影像成熟得多，本文主要还是针对自
