一文概览主要语义分割网络:FCN,SegNet,U-Net... 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网...
因此本文级联了两个LA模块,再多可能速度就慢了(还有过拟合)。 语义分割网络: 最后,将随机采样以及局部特征聚合模块组合到一起,基于标准的encoder-decoder结构组建了RandLA-Net。 网络的详细结构如下图所示, 可以看到,输入的点云在RandLA-Net中持续地进行降采样以节约计算资源及内存开销。 此外,RandLA-Net中的所有模...
在本文中,我们提出了一个轻量级网络来解决这个问题,即 LEDNet,它采用非对称(asymmetric)编码器 - 解码器架构来进行实时语义分割。更具体地说,编码器采用 ResNet 作为骨干网络,其中有两个新操作:channel split and shuffle,被应用在每个残余块中,以大大降低计算成本,同时保持更高的分割精度。 另一方面,在解码器中采...
在弱监督语义分割任务重,大多数方法都依赖于类激活映射(CAM)的技术来定位图像中的目标对象。简单来说,CAM就像是一张热力图,标示出图像中最可能属于某个类别的区域。然而,这些方法面临的主要挑战是,类激活映射(CAM)往往只能标识出目标对象的局部区域。为了提升模型在划分图像时的准确性和稳定性,许多研究尝试引入更多...
之前一直困扰语义分割的两片乌云: 感受野大小不足:一些研究表明,建立长距离依赖可以有效的提升分割效果。解决长距离依赖的问题,衍生出了许多之前的工作,包括如:叠加多个卷积层来扩张感受野;DeepLabv2的ASPP,通过扩张卷积来扩大感受野;RepLKNet利用超大卷积核来实现扩大感受野;PSPNet通过PPM池化金字塔,来获取多个尺度上的上下...
华科大&美团提出:SCTNet新网络 SCTNet:实时语义分割新网络,即一种具有Transformer语义信息的单分支 CNN,可以在保留轻量级单分支CNN高效性的同时,还拥有语义分支的丰富语义表示,在多个语义分割数据集上性能和速度权衡达到最佳水平!比如在Cityscapes上达到80.5 mIoU和62.8 FPS! 代码即将开源!
语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现 选自Medium 作者：Thalles Silva 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现，并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。
深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功,语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现,并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络,近日,谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。
FCN,全卷积神经网络,是目前做语义分割的最常用的网络. Fully convolutional networks for semantic segmentation 是2015年发表在CVPR上的一片论文,提出了全卷积神经网络的概念,差点得了当前的最佳论文,没有评上的原因好像是有人质疑,全卷积并不是一个新的概念,因为全连接层也可以看作是卷积层,只不过卷积核是原图大小...
经典语义分割模型 全卷积神经网络(FCN) FCN神经网络作为深度学习中,语义分割网络的经典之作,是必须要理解和掌握的一个网络结构,它借鉴了传统的分类网络结构,而又区别于传统的分类网络,将传统分类网络的全连接层转化为卷积层。然后通过反卷积(deconvolution)进行上采...