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...
金字塔场景稀疏网络语义分割模型(Pyramid Scene Parsing Network,PSP)首先结合预训练网络 ResNet和扩张网络来提取图像的特征,得到原图像 1/8 大小的特征图,然后,采用金字塔池化模块将特征图同时通过四个并行的池化层得到四个不同大小的输出,将四个不同大小的输出分别进行上采样,还原到原特征图大小,最后与之前的特征图...
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,...
之前看了一些介绍语义分割的论文,但是没有记笔记,因为想把时间花在跑模型,增强工程能力上。现在参照别人的文章,把看过的几篇论文做一个简单的总结。 1.FCN 网络结构如下图,即输入图片通过CNN网络提取特征,之后经过上采样,将特征恢复成原图大小,从而达到像素级别的分割: ...
在上述模块的基础上,提出了一种实时语义分割模型PP-LiteSeg。大量的实验证明了其SOTA性能。 2相关工作 2.1 语义分割 FCN是第一个用于语义分割的完全卷积网络。它以端到端和像素对像素的方式进行训练。此外,任意大小的图像都可以通过FCN进行分割。根据FCN的设计,后来又提出了各种方法。
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...
简介:一文综述 | 万字文总结,近几年都有哪些语义分割模型用了Transformer方法呢? 医学图像分割在各种医疗保健应用中起着关键作用,可实现准确诊断、治疗计划和疾病监测。近年来,视觉 Transformer (ViTs)作为一种有前景的技术,用于解决医学图像分割的挑战。在医学图像中,结构通常高度互连和全局分布。ViTs利用其多 Scale ...
U-Net模型是FCN的改进和延伸,它沿用了FCN进行图像语义分割的思想,即利用卷积层、池化层进行特征提取,再利用反卷积层还原图像尺寸。 U-Net包括左边的收缩路径(contracting path)用于捕获上下文和右边的对称扩张路径(symmetric expanding path)用于精确定位,收缩路径包括几个3×3的卷积加RELU激活层再加2×2 max pooling...