Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中，我們通過基於自我約束機制捕獲豐富的上下文依賴關系來解決場景分割任務。 與之前通過多尺度特征融合捕獲上下文的工作不同，我們提出了一種雙重注意網絡 DANet 來自適應地集成局部特征及其全局依賴性。 具體來說，我們在傳統的擴張FCN之上附加兩種類型的注意力模塊，它們分別對空間和通道維度中的語義相互依賴 ...
2019-04-10 20:23 1 2780 推薦指數：
1、介紹 語義分割通常有兩個問題：類內不一致性（同一物體分成兩類）和類間不確定性（不同物體分成同一類）。本文從宏觀角度，認為語義分割不是標記像素而是標記一個整體，提出了兩個結構解決這兩個問題，平滑網絡和邊界網絡（Smooth Network and Border Network）。平滑網絡 ...
一、定義 語義圖像分割的目標是標記圖像每個像素的類別。因為我們需要預測圖像中的每個像素,所以此任務通常被稱為密集預測。 二、參考資料 論文：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三、網絡結構 ...
語義分割和實例分割概念 語義分割：對圖像中的每個像素都划分出對應的類別，實現像素級別的分類。 實例分割：目標是進行像素級別的分類，而且在具體類別的基礎上區別不同的實例。 語義分割（Semantic Segmentation） 輸入：一張原始的RGB圖像 輸出：帶有各像素類別標簽 ...
語義分割是將標簽分配給圖像中的每個像素的過程。這與分類形成鮮明對比，其中單個標簽被分配給整個圖片。語義分段將同一類的多個對象視為單個實體。另一方面，實例分段將同一類的多個對象視為不同的單個對象（或實例）。通常，實例分割比語義分割更難。 語義和實例分割之間的比較 ...
前言: 本文介紹了一個用於語義分割領域的attention模塊scSE。scSE模塊與之前介紹的BAM模塊很類似，不過在這里scSE模塊只在語義分割中進行應用和測試，對語義分割准確率帶來的提升比較大。 提出scSE模塊論文的全稱是：《Concurrent Spatial ...
CVPR2020論文解讀：三維語義分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation 摘要 無監督 ...
CVPR2021 原文 半監督語義分割方法的總結： 主要思想： Consistency regularization ：希望不同擾動之下網絡的輸出結果一致，擾動的加入的位置：（1）在輸入圖片上加擾動（2）在某一層的輸出特征上添加擾動 創新點： 鼓勵兩個初始化不同（不同擾動）的網絡 ...
標准語義分割是指為每個像素分類，得到它的所屬類;使用標准的PASCAL VOC IoU（intersection-over-union）得分來評估預測結果與真實場景之間的匹配准確度， 算法能夠對圖像中的每一個像素點進行准確的類別預測. 實例分割，是語義分割的子類型，同時對每個目標進行定位和語義 ...
