文件解析 参考github:https://github.com/cocodataset/panopticapi 输入图像： 标注图像png: 标注json文件（里面有两张图）： ...

全景分割pipeline搭建 整体方法使用语义分割和实例分割结果，融合标签得到全景分割结果； 数据集使用：panoptic_annotations_trainval2017和cityscapes ...

下一个项目将开始研究全景分割，这里把去年和今年出来的paper简单列了一下，全景分割框架内有很多细节，一时半会没法吃透，需要时间慢慢消化。 Panoptic Segmentation 核心思想 http://arxiv.org/abs/1801.00868 提出新的任务PS，结合 ...

全景分割是18年新推出的一个任务，它要求同时分割出目标和背景，也就是既有实例分割也有语义分割，用官方的话讲是朝着真实世界视觉系统的重要一步 如图所示，里面既有对天空，草地等stuff的分割，也有对目标实例的分割。 这项任务加入到了2018年的挑战赛，结果会在ECCV2018 ...

摘要 MaX-DeepLab优势： 加了遮罩：基于包围框的方法是预测包围框，不用包围框的是预测遮罩 端到端，无代理子任务：直接通过transformer预测类别标签，用二匹配方法，以PQ-s ...

全景分割：CVPR2019论文解析 Panoptic Segmentation 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers ...

在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。 图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割 ...

全景分割（Panoptic Segmentation） 前言 在计算机视觉中，图像语义分割（Semantic Segmentation）的任务是预测每个像素点的语义类别；实例分割（Instance Segmentation）的任务是预测每个实例物体包含的像素区域。全景分割（Panoptic ...