Peng等人[37]提出了一种基于鸟瞰视角的 Transformer 架构进行路面分割。工作采用了一种轻量级的 Transformer 结构进行车道形状预测,首先将车道标记建模为回归多项式,然后通过 Transformer Query 和匈牙利拟合损失算法优化多项式参数。其他用于道路/车道分割的 Transformer 深度网络包括[13][39]。由于最近多模态融合是语义分割的...
除了分类之外,PVT[8]是在Transformer中引入金字塔结构的第一个作品,它展示了与CNN相比,纯Transformer主干网在密集预测任务中的潜力。之后,Swin[9]、CvT[58]、CoaT[59]、LeViT[60]、Twins[10]等方法增强了特征的局部连续性,去除固定尺寸的位置嵌入,提高了transformer在密集预测任务中的性能。 Transformers for specific...
这个轻量级的Decoder结构相对于SETR的来说非常简单,避免了过多的计算量和复杂的调参工作。作者认为之所以这种简单的Decoder能够很好地工作,关键在于分层的Transformer Encoder比传统的基于CNN的Encoder具有更大的感受野。文中还证明了使用CNN作为backbone时,这种Decoder没有效果。
为了解决这些问题,我们提出了一种新的基于Transformer的双向前置交互框架,以有效地将多尺度图像特征聚合成更好的BEV特征表示,并执行BEV语义分割任务。 与现有的两种策略相比,我们提出的前置交互方法具有明显的优势。首先,我们提出的双向前置交互方法可以融合全局上下文信息和局部细节,从而能够向BEV空间传递更丰富的语义信息。
从而提高分割效果.CANet在ISPRS的Potsdam和Vaihingen两个遥感数据集上,实验结果与所比较方法分别取得最优和次优的结果,并在消融实验验证了类别注意力的有效性.针对遥感图像分割领域上对Transformer的图像语义分割方法应用研究较少,本文主要将几类基于Transformer的分割方法迁移学习到遥感图像.这些方法在上述两个遥感数据集上...
本发明公开了基于联合Transformer与稀疏卷积的点云语义分割方法,首先采用Transformer中的核心注意力机制对原始点云数据进行逐点的全局特征提取,然后将原始点云数据体素化,通过稀疏子流形卷积对体素化后的点云数据进行局部特征提取,最后将提取到的全局特征和局部特征进行融合,得到最终的语义分割结果。本发明解决了现有方法...
1 1 N C CN 116071553 A 权利要求书 1/3页 1.一种基于朴素Vision Transformer的弱监督语义分割方法,其特征在于,包括如下 步骤: (1)用来生成CAM的分类网络框架使用朴素ViT作为主干网络,将基于输入图像得到的 补丁标记和可学习的类标记输入到transformer编码器中得到特征输出;然后基于输出的 补丁标记部分通过重排列...
一种用于语义分割的无源数据无监督领域自适应方法 本发明公开了一种用于语义分割的无源数据无监督领域自适应方法,包括:构建虚拟源域构建模型,利用预先训练好的源域预测模型初始化虚拟源域构建模型;采用加权熵损失和正... 张晶,叶慕聪 被引量: 0发表: 2023年 基于深度对抗学习的无监督域自适应脑肿瘤语义分割方法 本...
1.LSTFormer:基于Swin Transformer的轻量化语义分割网络2.基于Transformer的高效自适应语义分割网络3.基于轻量级CNN-Transformer混合网络的梯田图像语义分割4.基于视觉Transformer的多级特征聚合图像语义分割方法5.基于Transformer的三角形网格分类分割网络 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...