OCRNet 📚:这个模型专注于物体上下文表示学习和像素区域关联建模,语义理解深入。它适用于复杂场景分割、语义关系分析以及环境感知。TransUNet 💉:这个模型结合了CNN与Transformer,能够融合全局和局部特征。它在医学器官分割、CT图像分析、核磁共振成像、病变区域识别以及X光片分析中表现出色。如果你对语义分割、无人机、机...
【语义分割】一篇看完就懂的最新深度语义分割模型综述 来源:AI算法修炼营 引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割,通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块,并识别出每个区域块的语义类别,实现从底层到高层的语义推理过程,最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像。 图像语义分割方法有传统方法和...
手动打过label的小伙伴一定清楚人工标注的工作量有多大~所以带注释的训练集很大程度上限制了语义分割模型的涨点。 同时最近生成模型越来越火,单图像生成3D、文本生成3D、新视点合成等等的应用层出不穷,要是能直接合成RGB-Mask对的话也就可以助力语义分割模型了。 今天笔者将为大家分享一篇港科大&Adobe最新开源的工作Se...
个人理解在相加的方式下,feature map 的维度没有变化,但每个维度都包含了更多特征,对于普通的分类任务这种不需要从 feature map 复原到原始分辨率的任务来说,这是一个高效的选择;而拼接则保留了更多的维度/位置 信息,这使得后面的 layer 可以在浅层特征与深层特征自由选择,这对语义分割任务来说更有优势。 参考代码...
DeepLabv2 语义分割模型增加了 ASPP(Atrous spatial pyramid pooling)结构,利用多个不同采样率的扩张卷积提取特征,再将特征融合以捕获不同大小的上下文信息。 DeepLabv3 语义分割模型,在 ASPP 中加入了全局平均池化,同时在平行扩张卷积后添加批量归一化,...
Mask-RCNN是很厉害的一个网络了,这个的源码是必须要看的。而且在Kaggle比赛中也有用这个打比赛的,效果很好。整体还从语义分割直接连接到的实例分割的层次,即有目标检测加语义分割两个的融合。 对Fster-RCNN的改进: 1. 增加mask分支,增加像素级别分类。采用了FCN结构,效果反映在loss函数上对预测目标的进一步优化结...
语义分割模型中的编码器提取层次特征,解码器融合和上采样特征。 对于编码器中从low-level到high-level的特征,通道数量增加,空间尺寸减小; 对于解码器中从high-level到low-level的特征,空间大小增加; 而最近轻量级语义分割模型的解码模块中,特征通道数都保持相同。因此,本文提出了一个更为灵活的轻量级解码器(FLD),它...
语义分割/实例分割/全景分割非常的吃数据,尤其是现在的模型越来越大,要是涉及到小众的分割领域就更不好找公开数据集。手动打过label的小伙伴一定清楚人工标注的工作量有多大~所以带注释的训练集很大程度上限制了语义分割模型的涨点。 同时最近生成模型越来越火,单图像生成3D、文本生成3D、新视点合成等等的应用层出不...
语义分割/实例分割/全景分割非常的吃数据,尤其是现在的模型越来越大,要是涉及到小众的分割领域就更不好找公开数据集。手动打过label的小伙伴一定清楚人工标注的工作量有多大~所以带注释的训练集很大程度上限制了语义分割模型的涨点。 同时最近生成模型越来越火,单图像生成3D、文本生成3D、新视点合成等等的应用层出不...
今天,谷歌开源了其最新、性能最优的语义图像分割模型 DeepLab-v3+ [1],该模型使用 TensorFlow 实现。DeepLab-v3+ 模型建立在一种强大的卷积神经网络主干架构上 [2,3],以得到最准确的结果,该模型适用于服务器端的部署。此外,谷歌还分享了他们的 TensorFlow 模型训练和评估代码,以及在 Pascal VOC 2012 和 Cityscape...