本文介绍了特征对齐金字塔网络(FaPN),这是一种简单而有效的自顶向下金字塔结构,用于生成用于密集图像预测的多尺寸特征。它包括特征对齐模块,该特征对齐模块学习像素的变换偏移;以及特征选择模块,用于强调具有丰富空间细节的较低级别特征。从经验上看,FaPN在四个密集预测任务和三个数据集上比原始FPN有了实质性和一致性...
一般来说,现有的MSRL模型用于密集图像预测可以分为以下两种类型:(1)用于主干的方法(例如,Inception网络、Res2Net、SKNets、ResNeXt、ResNeSt和视觉变换器框架中的多头注意力),以及(2)用于头部网络的方法(例如,PSP、PPM、ASPP、FPT、ASNB和...
对于例如语义分割的密集图像预测任务,需要来自深层特征的物体内部类别信息与浅层特征的边界信息。传统方法通过上采样的方式对不同层次的特征进行融合,来达到这一需求。但是由于物体不同区域所包含信息的频率不一致,导致内部类别信息会出现较大的差异;且上采样会模糊边界信息。于是,该文通过预测低通滤波,平滑深层特征中的...
一般来说,现有的MSRL模型用于密集图像预测可以分为以下两种类型:(1)用于主干的方法(例如,Inception网络、Res2Net、SKNets、ResNeXt、ResNeSt和视觉变换器框架中的多头注意力),以及(2)用于头部网络的方法(例如,PSP、PPM、ASPP、FPT、ASNB和APNB)。在几个识别任务上的广泛实验结果已经验证了这些MSRL方法的有效性。除...
它通过利用ViT为主干,将ViT提供的词包(bag-of-words)重新组合成不同分辨率的图像特征表示,然后使用卷积解码器将该表示逐步组合到最终的密集预测结果。 模型架构图如下: 具体来说就是先将输入图片转换为tokens(上图橙色块部分),有两种方法: (1)通过展开图像表征的线性投影提取非重叠的图像块(由此产生的模型为DPT-...
现有的语义分割、目标检测等高层密集识别模型中,往往需要将低分辨高层特征与高分辨率低层特征融合,例如FPN: Yl=FUP(Yl+1)+Xl, 虽然简单,但这样粗糙的特征融合方式显然不够优秀,一方面特征本身对同一类目标的一致性不够高,会出现融合特征值在对象内部快速变化,导致类别内不一致性,另一方面简单的上采样会导致边界模糊...
多任务图像监督预测可信度学习 大连理工大学硕士学位论文摘 要科技的发展带来了丰富而实惠的计算资源,使得计算机视觉和图像处理领域偏爱基于机器学习,尤其是深度学习的方法:用海量数据训练巨大的模型,从而达到惊人的效果。然而,这些训练数据是需要人工标注的。在计算资源变得廉价的今天,人工标注仍然昂贵,且有时难以获得。因...
一个密集预测任务的目标是学习从输入图像到以像素为单位注释的标签的映射,它可以被定义为: 其中H 和 W 分别是图像的高与宽,输入图像一般包含 RGB 三个通道,C_Τ 表示输出通道的数目。不同的密集预测任务可能涉及不同的输出通道数目和通道属性,如语义分割任务的输出是多通道二值的,而深度估计任务的输出是单通道...
Image Encoder Pre-training: 在这个方面,经历了从CLIP预训练到DINOv2仅视觉的图像编码器的过程;MM1尝试从两个维度进行ablation:image resolution and image encoder pre-training objective.Contrastive lossesReconstructive losses: 对于密集预测更友好;一些总结:As we can see in Table 1, increasing image resolution ...
CAE-GReaT: 卷积辅助高效图推理Transformer用于密集图像预测。 Dong Zhang, Yi Lin, Jinhui Tang, Kwang-Ting Cheng 摘要 卷积神经网络(CNNs)和视觉变换器(ViT)是当前计算机视觉领域语义图像识别任务的两个主要框架。普遍的共识是,CNNs和ViT...