推荐语4月5日，Meta发布 Segment Anything 模型和 SA-1B 数据集，引发CV届“地震”，其凭借一己之力，成功改写了物体检测、数据标注、图像分割等任务的游戏规则。复旦大学ZVG实验室团队基于此最新开源了SSA语义分割框架和SSA-engine自动注释引擎，可以为所有mask自动地生成细粒度语义标签，填补了SA-1B中缺乏的细粒度语义标注的空白，为构建大规模语义分割数据集打下基
一.简介在人工智能领域内，GAN是目前最为潮流的技术之一，GAN能够让人工智能具备和人类一样的想象能力。只需要给定计算机一定的数据，它就可以自动联想出相似的数据。我们学习和使用GAN的原因如下：1.能够用GAN进行无监督学习：深度学习需要大量数据的标注才能够进行监督学习，而使用GAN则不需要使用大量标注的数据，可以直接生成数据进行无监督学习，比如使用GAN进行图像的语义分割，我们甚至根本不需要标注
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2024-04-07 18:10:05
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GAN系列最新论文调研 文章目录GAN系列最新论文调研前言一、EditGAN：High-Precision Semantic Image Editing二、TransductGAN: a Transductive Adversarial Model for Novelty Detection三、Driving Anomaly Detection Using Conditional Generati
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2024-10-03 15:19:09
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1.背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)和语义分割(Semantic Segmentation)都是深度学习领域的重要技术，它们各自在图像生成和图像理解方面发挥着重要作用。在本文中，我们将从两者的基本概念、算法原理、实例代码和未来趋势等方面进行全面的探讨。1.1 生成对抗网络(GANs)生成对抗网络(Generative Adversar
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2024-08-13 15:29:15
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项目说明本项目利用PaddlePaddle及PaddleSeg套件对论文“Context Encoding for Semantic Segmentation (CVPR2018)”进行了Paddle版本的实现，取得了较为不错的结果。一、简介论文引入了上下文编码模块(Context Encoding Module)用于捕获全局上下文信息和突出与场景相关联的类别信息，这相当于加入场景的先验知识，类似
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2024-05-27 20:09:44
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论文地址：Semantic Segmentation using Adversarial Networks github 文章目录一、简介二、网络结构1、结构2、损失函数三、结果 一、简介 论文作者提到以往的语义分割方法都是先对图像进行下采样再进行上采样得到比较好的feature，将不同层级之间的feature进行融合得到最终的语义分割图，没有很好的利用像素与像素之间的相互关系。即便后连出
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2024-05-28 11:16:53
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<font color="red">GAN生成对抗网络：</font>由两个子网络组成，generator和discriminator,在训练过程中，这两个子网络进行着最小最大值机制，generator用随机向量输出一个目标数据分布的样例，discriminator从目标样例中区分出生成器生成的样例。generator通过后向传播混淆discriminator，依此gene
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2024-08-13 17:18:45
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目录一、网络结构（一）左半部分（特征提取部分）（二）右半部分（特征融合部分）（三）代码实现（二）重叠平铺策略（三）加权损失（四）随机弹性形变一、网络结构（图源来自网络）这个结构的思想其实就是先对图像进行卷积+池化，进行特征提取，也就是U型的左半部分，然后对图像拼接+上采样，进行特征融合。 （一）左半部分（特征提取部分）两个3x3的卷积层（ReLU）+ 一个2x2的maxpooling层构
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2024-03-19 16:51:48
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作者：Andrew Tao and Karan Sapra编译：ronghuaiyang导读有一项重要的技术，通常用于自动驾驶、医学成像，甚至缩放虚拟背景：“语义分割。这是将图像中的像素标记为属于N类中的一个(N是任意数量的类)的过程，这些类可以是像汽车、道路、人或树这样的东西。就医学图像而言，类别对应于不同的器官或解剖结构。NVIDIA Research正在研究语义分割，因为它是一项广泛适用的技
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2024-02-21 16:09:53
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前言：今天分享的这一篇文章是CVPR2016有关视频语义分割方向的，最近才开始学习语义分割相关的文献，有理解偏差的希望大家可以指正。语义分割 在维基百科上面没有直接定义，但从字面上就可以理解，就是将图像或视频分割后，并为每一个包含的像素加上标签。下图是《基于特征空间优化的视频语义分割》的插图，可以很好地解释语义分割的含义，左列为输入视频截图，右列为语义分割结果。我们可以看到图中的每一个像素都被标以
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2024-05-09 11:25:05
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SETR：《Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspectivewith Transformers》重新思考语义分割范式，使用Transformer实现语义分割。论文链接：SETRVIT：《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recog
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2024-08-01 17:17:24
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11 篇论文告诉你语义分割的最新进展和入门指南。原标题 | A 2019 Guide to Semantic Segmentation翻 译 | 张晓彬(浙江大学)、had_in(电子科技大学)、爱曼纽•西蒙(东南大学)、BBuf(西南科技大学)编 辑 | Pita语义分割是指将图像中的每个像素归于类标签的过程，这些类标签可以包括一个人、汽车、鲜花、一件家具等。我们可以将语义分割认为是像素级别
目录一、实验背景二、实验数据三、实验步骤（1）加载分割面工具（2）选择参与分割的线要素（3）分割面要素一、实验背景实验11所用的分割面的方法是将面要素边界转为线要素进行拓扑运算，再通过闭合线段集生成新的面域来实现面要素的分割。该操作过程较为详细，能够使读者充分理解分割的原理，同时适用于其他分割的情况。但过程较为复杂和烦琐，不适用于快速的生产过程，需要使用直接的运算工具来实现线结构与面结构的拓扑运算
FCN论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038
FCN源代码地址：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org
图像语义分割(Semantic Segmentation)是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分
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2024-05-19 10:30:49
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DeepLabV1DeepLabV1[1]于2014年提出，在PASCAL VOC2012数据集上取得了分割任务第二名的成绩。该网络是研究FCN之后发现在FCN中池化层会使得特征图的长和宽不断下降，为了保证之后输出的尺寸不至于太小，FCN网络在第一层就对原图加了100的扩充，但这样会引入一些噪声，特征图尺寸的逐渐减小还会使得在语义分割时进行上采样，但是上采样并不能将丢失的信息全部无损的找回来，若是
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2023-11-27 13:21:21
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前 言本文主要推荐一篇使用GAN来做语义分割的论文。 论文名称: SemanticSegmentationusingAdversarialNetworks 、论文链接: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1611.08408.pdf
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2024-03-01 15:04:58
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语义分割是计算机视觉中的关键概念之一，语义分割允许计算机通过按类型对图像中的对象进行颜色编码。GAN建立在基于真实内容的基础上复制和生成原始内容的概念上，这使它们适合于在街景图像上进行语义分割的任务，不同部分的分割使在环境中导航的代理能够适当地发挥作用
原创
2021-07-16 16:13:01
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作者｜Umer Rasheed编译｜ronghuaiyang导读本文对双注意网络进行场景分割进行简要概述。
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2021-08-30 16:14:47
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极市导读OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。本文展示了用OpenVINO部署Mask-RCNN实例分割网络的详细过程及代码演示。 模型介绍OpenVINO支持Mask-RCNN与yolact两种实例分割模型的部署，其中Mask-RCNN系列的实例分割网络是OpenVINO官方自带的，直接下载即可，yo
适用范围： 此算子适合文字识别（OCR）或者切割里增强点状印刷字体的区域，也适合某些材质上点状缺陷的分割。代码解释：* This example program shows how to use dots_image to segment a dot print.
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2024-06-26 20:07:17
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