CVPR2021 | SETR: 使用 Transformer 從序列到序列的角度重新思考語義分割
前言 本文介紹了一篇CVPR2021的語義分割論文，論文將語義分割視為序列到序列的預測任務，基於transformer作為編碼器，介紹了三種解碼器方式，選擇其中效果最好的解碼器方式與transformer編碼器組成了一個新的SOTA模型--SETR。 論文：Rethinking ...
原文：CVPR 2021 | 250 FPS！讓實時語義分割飛起！重新思考BiSeNet
本文轉載自：AI人工智能初學者 Rethinking BiSeNet For Real time Semantic Segmentation 論文：https: arxiv.org abs . 代碼 即將開源 ： https: github.com MichaelFan STDC Seg 超強的實時語義分割新網絡：STDC，表現SOTA 性能優於BiSeNetV SFNet等網絡，其中一版本性能高 ...
2021-05-06 14:15 0 4178 推薦指數：
相關推薦
CVPR2021 | 重新思考BatchNorm中的Batch
前言 公眾號在前面發過三篇分別對BatchNorm解讀、分析和總結的文章(文章鏈接在文末)，閱讀過這三篇文章的讀者對BatchNorm和歸一化方法應該已經有了較深的認識和理解。在本文將 ...
CVPR2021中的目標檢測和語義分割論文匯總
CVPR2021中的目標檢測和語義分割論文匯總 計算機視覺工坊 昨天 計算機視覺工坊 專注於計算機視覺、VSLAM、目標檢測、語義分割、自動駕駛、深度學習、AI ...
CVPR2021接受論文/代碼分方向整理(目標檢測+分類+語義分割)
文章在Github上持續更新，歡迎大家 star/fork（點擊閱讀原文即可跳轉）：https://github.com/extreme-assistant/CVPR2021-Paper-Code-Interpretation/blob/master/CVPR2021.md 官網鏈接：http ...
多篇開源CVPR 2020 語義分割論文
多篇開源CVPR 2020 語義分割論文 前言 1. DynamicRouting：針對語義分割的動態路徑選擇網絡 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者團隊：中科院&國科大&西安交大&曠視 ...
匯總|實時性語義分割算法（全）
作者： 明澤Danny 點擊上方“計算機視覺工坊”，選擇“星標” 干貨第一時間送達 我們在上篇——匯總|實時性語義分割算法（上篇）中，已經總結了【1】~【12】，這里我們繼續。 【13】用於實時語義分割的雙向分割網絡 《BiSeNet: Bilateral ...
Deep Snake : 基於輪廓調整的SOTA實例分割方法，速度32.3fps | CVPR 2020
論文提出基於輪廓的實例分割方法Deep snake，輪廓調整是個很不錯的方向，引入循環卷積，不僅提升了性能還減少了計算量，保持了實時性，但是Deep snake的大體結構不夠優雅，應該還有一些工作可以補，推薦大家閱讀 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文: Deep Snake ...
醫學圖像分割論文(cvpr2021): TransUNet
摘要 在醫學語義分割中，卷積操作的固有局部性，導致U型網絡在建模長期依賴方面顯示出局限性。transformer被設計用於序列到序列的預測，由於其固有的全局注意力機制，使其可作為可選網絡結構。但transformer低級細節不足，可能導致本地化能力有限。 本文提出 ...