Mask RCNN是何凯明于CVPR2017上发表的工作,率先提出集检测和分割为一体的端到端网络,这是一个多任务网络,可以扩展为:目标实例分割、目标关键点检测任务。Mask-RCNN 是基于Faster-RCNN 的框架,在基础特征网络之后又加入了全连接的分割...
与DETR不同,我们的动态关键点检测器是专门为图像匹配任务设计的。此外,我们还引入了一个引导热图激活器来考虑不同特征通道的重要性,这有助于从不同对象中提取鲁棒的关键点。 MaskFormer和Mask2Former:MaskFormer和Mask2Former是专门为语义分割任务提出的。受DETR启发,MaskFormer利用强大的注意力机制有效地与输入图像进行...
LaneNet通过将车道检测作为实例分割问题,采用了不同的车道表示方法。包括一个二进制分割分支和一个嵌入分支,将分割结果分解为车道实例。与LaneNet不同的是,我们的方法使用偏移量而不是嵌入特征来对每条车道线进行聚类,这更高效、省时。 2.基于检测的方法 这种方法通常遵循自顶向下的方式来预测车道线。其中,基于锚点的...
通过关键点检测网络检测候选区域图像中人体身体的关键点信息,将关键点信息作为身体关键点真值,进而训练关键点检测网络。利用身体区域分割和图像合成模块获得合成图像;将合成图像输入至行人分类网络中指导训练行人分类网络。行人分类网络根据输入的合成图像判别输入图像是行人图像还是背景图像,完成真实场景中遮挡行人的检测。
由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高,迭代次数多导致训练时间过长等问题,提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet改进Mask R-CNN网络模型.通过引入ShuffleNet的网络结构,使用分组逐点卷积与通道重排的操作与联合边框回归和掩膜分割的计算结果对...
通过引入ShuffleNet 的网络结构，使用分组逐点卷积与通道重排的操作与联合边框回归和掩膜分割的计算结果对Mask R-CNN 进行轻量化改进。使用该方法改进网络模型在进行单人或多人情况下的人体关键点检测中，在保留精度的前提下，可以加快运行速度，减少检测时间。关键词：深度学习；卷积神经网络（CNN ）；掩膜区域卷积神经...
hourglass网络架构有效地利用了图像多个尺度的空间信息,可以很好地应用于人体关键点检测和人脸关键点检测等任务,人脸关键点检测一般要求在给定的人脸图像上检测出15个关键点的坐标,下面一起来看看hourglass网络的做法,这里参考的算法实现地址为:https://github.com/ray
如下图所示,在图像分类任务方面,所提PP-LCNet在推理延迟-精度均衡方面大幅优于ShuffleNetV2、MobileNetV2、MobileNetV3以及GhostNet;在其他下游任务(如目标检测、语义分割等),所提方案同样表现优异。 我们总结了一些可以提升模型性能且几乎不会造成推理延迟的方法。我们以MobileNetV1中的DepthSepConv作为基础模块,即没...
经所述第三残差分支将输入当前HRU的图像块按照池化核大小进行池化处理,并按照卷积核大小对池化处理后的图像块中的图像区域进行卷积处理,对卷积处理后的图像区域进行上采样,生成与输入当前HRU的图像块大小相同的第三图像块,获得所述第三图像块的第三特征信息;将所述第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息进行合并...
“扫一扫”识物对小物体的检测需求并不是非常强烈,DeformConv 更多的是提供多样化的尺度特征。对此,我们借鉴图像分割方法 PSPNet[22](见图 5)的金字塔池化(Pyramid PoolingModule,PPM),提出了金字塔插值(Pyramid Interpolation Module,PIM)同时实现多尺度特征的融合和特征图的插值(见图 4 蓝框)。