1. 概述 論文提出了對象上下文表示的方法,即通過利用對應類的對象區域的表示來增加一個像素的表示,利用該區域學習更好的像素表示,從而得到更好的像素標記。實驗驗證,截止ECCV 2020提交日期,“HRNet + OCR + SegFix”在cityspace上前排名第一。 2. ...
paper: Object Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇語義分割工作,結合每一類的類別語義信息給每個像素加權,再和原始的pixel特征concat組成最終每個像素的特征表示,個人理解其是一個類似coarse to fine的語義分割過程。 目前c ...
2020-05-10 14:31 4 3532 推薦指數:
1. 概述 論文提出了對象上下文表示的方法,即通過利用對應類的對象區域的表示來增加一個像素的表示,利用該區域學習更好的像素表示,從而得到更好的像素標記。實驗驗證,截止ECCV 2020提交日期,“HRNet + OCR + SegFix”在cityspace上前排名第一。 2. ...
圖森和CMU的合作工作。 論文鏈接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC(dense upsampling convolution)和HDC(hybrid dilated ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 圖像語義分割在單個圖像塊級別通常表現得比較模糊,文章提出了一種基於tansformer的語義分割模型,可以在網絡傳播過程中建模全局上下文信息。其網絡結構是在ViT模型的基礎上進行擴展,以適應語義分割任務 ...
論文網址: https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度學習進行目標檢測。 摘要 可以將ImageNet上的進全圖像分類而訓練好的大型卷積神經網絡用到PASCAL的目標檢測中? 答案是肯定的,並且結果是簡單的,可擴展的,相對於可變部件模型(DPM ...
一、Abstract 提出了一種end-to-end的做semantic segmentation的方法,也就是FCN,是我個人覺得非常厲害的一個方法。 二、亮點 1、提出了全卷積網絡的概念,將Alexnet這種的最后的全連接層轉換為卷積層,好處就是可以輸入任意 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.15203 1 引言 文章提出了一種基於transformer的語義分割網絡,不同於ViT模型,SegFormer使用一種分層特征表示的方法,每個transformer層的輸出特征尺寸逐層遞減,通過這種方式捕獲不同尺度的特征信息 ...
Semantic Segmentation using Adversarial Networks 2018-04-27 09:36:48 Abstract: 對於產生式圖像建模來說,對抗訓練已經取得了很好的效果。本文中,我們提出了一種對抗訓練的方法來訓練語義分割模型。其實這里就是加了一個 ...
源文網址:https://arxiv.org/abs/1707.03718 tensorflow代碼:https://github.com/luofan18/linknet-tensorflow ...