全景分割 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文 ...
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 style loss指标训练。 最重要的transformer:引入全局memory路径,再加上原来的像素CNN路径,合成双路径结构,使得各CNN层可以直接通信 实验结果:首次让基于包围框和不用包围框的方法的准 ...
2021-11-06 12:54 0 154 推荐指数:
全景分割 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文 ...
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 ...
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): ...
摘要 研究点:CNN做语义分割 工程主页:http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html 主要贡献: atrous conv: 可以控制参与卷积的feature的分辨率 Subsample -> Conv ...
todo ...
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 ...
基于DeepLab v3的遥感图像语义分割教程 前言 前两个月做过一次基于Unet的遥感图像语义分割教程,效果较差。这次选用一个稍微新一点的模型,再跑一次相同的数据集,加上迁移学习的技巧,看看效果怎么样。 教程准备 开源的图像语义分割DeepLabv3代码(二分类) https ...