Anonymous:(NeurIPS'21) SegFormer: 简单有效的语义分割新思路393 赞同 · 136 评论文章 1、文章主要工作 这篇文章相对于使用Transformer做分割的开篇之作SETR主要做了如下几项创新: 使用分层次的encoder结构,输出多尺度的特征,并在decoder中将其融合在一起。这类似于CNN里面将浅层特征图与深层特征图融合的做法,目的...
最新基于transformer的语义分割论文SETR引发讨论，从检测角度审视，多种组合方式值得考量。首先，ViT（Vision Transformer）与FCOSHead结合，展现出不同效果。其次，ViT与经典RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）的融合，虽已有尝试，但实际精度表现参差。接着，ViT与DETR（Detr Transformer）解码...
论文笔记DC Swin:一种基于高分辨率语义分割方案的transformer 引入Swin Transformer作为backbone来提取上下文信息,并设计了一种密集连接的特征聚合模块(DCFAM)解码器来恢复分辨率并生成分割图。 Swin Transformer作为编码器,DCFAM作为解码器 Swin四个阶段的输出被一个标准的1×1卷积处理,以产生四个层次的特征。选择在Image...
对语义分割来说，目前常用的框架还是基于FCN的encoder-decoder架构，encoder的作用是提取更丰富的语义特征，...
182fps，对应ResNet152是60M参数（263.8 fps），况且不说segmentation图更大，memory更爆炸，transformer...
transformer的输出是多尺度金字塔（4级）然后常规CNN去上采样（这其实就是segmap生成，这不就是DCGAN的G...
面向遥感城市场景图像语义分割场景,项目采用类似 UNet 的 Transformer 深度学习算法来实现,项目适用于卫星图像、航空图像、无人机图像等。 项目效果 项目细节==> 具体参见项目README.md (1) 安装依赖 conda create -n airspython=3.8 conda activate airs ...
182fps，对应ResNet152是60M参数（263.8 fps），况且不说segmentation图更大，memory更爆炸，transformer...