paper: Object Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇语义分割工作，结合每一类的类别语义信息给每个像素加权，再和原始的pixel特征concat组成最终每个像素的特征表示，个人理解其是一个类似coarse to fine的语义分割过程。 目前c ...
2020-05-10 14:31 4 3532 推荐指数：
1. 概述 论文提出了对象上下文表示的方法，即通过利用对应类的对象区域的表示来增加一个像素的表示，利用该区域学习更好的像素表示，从而得到更好的像素标记。实验验证，截止ECCV 2020提交日期，“HRNet + OCR + SegFix”在cityspace上前排名第一。 2. ...
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 ...
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 ...
论文网址： https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度学习进行目标检测。 摘要 可以将ImageNet上的进全图像分类而训练好的大型卷积神经网络用到PASCAL的目标检测中？ 答案是肯定的，并且结果是简单的，可扩展的，相对于可变部件模型（DPM ...
一、Abstract 提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法，也就是FCN，是我个人觉得非常厉害的一个方法。 二、亮点 1、提出了全卷积网络的概念，将Alexnet这种的最后的全连接层转换为卷积层，好处就是可以输入任意 ...
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 ...
Semantic Segmentation using Adversarial Networks 2018-04-27 09:36:48 Abstract： 对于产生式图像建模来说，对抗训练已经取得了很好的效果。本文中，我们提出了一种对抗训练的方法来训练语义分割模型。其实这里就是加了一个 ...
源文网址：https://arxiv.org/abs/1707.03718 tensorflow代码:https://github.com/luofan18/linknet-tensorflow ...
