语义分割（semantic segmentation）——U-Net
一、定义 语义图像分割的目标是标记图像每个像素的类别。因为我们需要预测图像中的每个像素,所以此任务通常被称为密集预测。 二、参考资料 论文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三、网络结构 ...
原文：语义分割的简单指南 A Simple Guide to Semantic Segmentation
语义分割是将标签分配给图像中的每个像素的过程。这与分类形成鲜明对比，其中单个标签被分配给整个图片。语义分段将同一类的多个对象视为单个实体。另一方面，实例分段将同一类的多个对象视为不同的单个对象 或实例 。通常，实例分割比语义分割更难。 语义和实例分割之间的比较。 来源 本博客探讨了使用经典和深度学习方法执行语义分割的一些方法。此外，还讨论了流行的损失函数选择和应用。 经典方法 在深度学习时代开始之 ...
2019-04-02 12:52 0 3794 推荐指数：
相关推荐
语义分割Semantic Segmentation研究综述
语义分割和实例分割概念 语义分割：对图像中的每个像素都划分出对应的类别，实现像素级别的分类。 实例分割：目标是进行像素级别的分类，而且在具体类别的基础上区别不同的实例。 语义分割（Semantic Segmentation） 输入：一张原始的RGB图像 输出：带有各像素类别标签 ...
CVPR2020论文解读：三维语义分割3D Semantic Segmentation
CVPR2020论文解读：三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督 ...
Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation（语义分割DFN，区别特征网络）
1、介绍 语义分割通常有两个问题：类内不一致性（同一物体分成两类）和类间不确定性（不同物体分成同一类）。本文从宏观角度，认为语义分割不是标记像素而是标记一个整体，提出了两个结构解决这两个问题，平滑网络和边界网络（Smooth Network and Border Network）。平滑网络 ...
[论文][半监督语义分割]Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision
CVPR2021 原文 半监督语义分割方法的总结： 主要思想： Consistency regularization ：希望不同扰动之下网络的输出结果一致，扰动的加入的位置：（1）在输入图片上加扰动（2）在某一层的输出特征上添加扰动 创新点： 鼓励两个初始化不同（不同扰动）的网络 ...
用例分析的简单指南
Table of Contents hide 1 什么是用例分析？ 2 用例图的元素 3 演员 ...
语义分割之Dual Attention Network for Scene Segmentation
Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中，我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务。 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同，我们提出了一种双重注意网络 ...
论文笔记3：SegFormer Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一种基于transformer的语义分割网络，不同于ViT模型，SegFormer使用一种分层特征表示的方法，每个transformer层的输出特征尺寸逐层递减，通过这种方式捕获不同尺度的特征信息 ...