Instance aware Semantic Segmentation via Multi task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance aware Semantic Segmentation，但是为了做好这个，作者将其分为三个子任务来做： Differentiating instances. 实例区 ...
2016-04-20 18:42 0 1912 推荐指数：
清华大学与微软研究院合作，提出了一种新的架构 FCIS，是首个用于图像实例分割任务的全卷积、端到端的解决方案，该架构在 COCO 2016 图像分割竞赛中获得了第一名。论文现被 CVPR 2017 作为 spotlight paper 接收，代码也已开源：https://github.com ...
1. 前言 多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题 ...
论文地址：Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation 多任务多阶段的混合级联结构，并且融合了一个语义分割的分支来增强 spatial context。 关键思想：通过在每个阶段结合级联和多任务来改善信息流，并利用空间背景来进一步提高准确性 ...
Multi-task Collaborative Network for Joint Referring Expression Comprehension and Segmentation 2020-03-30 19:02:01 Paper: https://arxiv.org/abs ...
Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach 2017.11.28 Introduction： 人脸属性的识别在社会交互，提供了非常广泛的信息，包括 ...
图森和CMU的合作工作。 论文链接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper：https://arxiv.org/pdf ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 图像语义分割在单个图像块级别通常表现得比较模糊，文章提出了一种基于tansformer的语义分割模型，可以在网络传播过程中建模全局上下文信息。其网络结构是在ViT模型的基础上进行扩展，以适应语义分割任务 ...
