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...
DeepLabv1 是由深度卷积网络和概率图模型级联而成的语义分割模型,由于深度卷积网络在重复最大池化和下采样的过程中会丢失很多的细节信息,所以采用扩张卷积算法增加感受野以获得更多上下文信息。考虑到深度卷积网络在图像标记任务中的空间不敏感性限制了它的...
研究方法:作者为了证明扩散模型也可以作为语义分割的工具,特别是在标记数据稀缺的情况下。对于几个预先训练的扩散模型,作者研究了网络中执行逆扩散过程马尔可夫步骤的中间激活。结果表明这些激活有效地从输入图像中捕获语义信息,并且似乎是分割问题的出色像素级表示。基于这些观察结果,作者描述了一种简单的分割方法,即使只提...
【导读】在ECCV 2020上,商汤自动驾驶团队提出了一种新型基于解耦优化思路的语义分割模型。现有的语义分割方法要么通过对全局上下文信息建模来提高目标对象的内部一致性,要么通过多尺度特征融合来对目标对象的边界细节进行优化。我们提出了一种新的语义分割方法,本文认为性能强的语义分割方法需要明确地建模目标对象的主体(body...
基于全卷积对称语义分割模型得到分割结果较粗糙,忽略了像素与像素之间的空间一致性关系。于是 Google 提出了一种新的扩张卷积语义分割模型,考虑了像素与像素之间的空间一致性关系,可以在不增加参数量的情况下增加感受野。 1、DeepLab系列 DeepLabv1 是由深度卷积网络和概率图模型级联而成的语义分割模型,由于深度卷积网络...
GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势,在语义分割领域,首次实现使用单一的模型实例,在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。 当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型,直接对 p (class|pixel feature) 进行建模,而完全忽略了潜在的像素数据分布,即...
本文提出了一种称为数据集扩散(Dataset Diffusion)的新方法,整体的pipeline如上图所示,首先将输入的文本提示转换为扩散指导信息,其明确指定了模型扩散过程中所要生成的对象,然后根据扩散生成的语义分割标签以及不确定性感知分割损失训练分割模型,随后就可以使用该分割模型进行推理。作者在Dataset Diffusion中设计了一个类提...
近日,来自 CMU、Petuum 等机构的研究者提出一种新型语义分割模型动态结构化语义传播网络 DSSPN,通过将语义概念层次明确地结合到网络中来构建语义神经元图。实验证明 DSSPN 优于当前最优的分割模型。 引言 随着卷积神经网络的不断进步,目标识别和分割作为计算机视觉的主要研究方向取得了巨大的成功。然而,目前使用更深、...
近日,来自 CMU、Petuum 等机构的研究者提出一种新型语义分割模型动态结构化语义传播网络 DSSPN,通过将语义概念层次明确地结合到网络中来构建语义神经元图。实验证明 DSSPN 优于当前最优的分割模型。 引言 随着卷积神经网络的不断进步,目标识别和分割作为计算机视觉的主要研究方向取得了巨大的成功。然而,目前使用更深、...
在计算机视觉领域,语义分割是理解图像内容的关键任务之一。随着深度学习技术的发展,各种语义分割模型不断涌现,其中BiSeNet模型因其高效的性能和简洁的设计受到了广泛关注。然而,如何进一步提高语义分割的速度和准确性一直是研究的重要方向。在CVPR2021中,研究者们提出了重新设计的BiSeNet模型,通过引入Short-Term Dense Concate...