最近, Transformer成为计算机视觉领域的热门话题。Vision Transformer也展示了其全局信息建模的强大能力,推动了许多视觉任务,例如图像分类、目标检测,尤其是语义分割。 在本文中提出了一种用于城市场景图像语义分割的高效混合Transformer(EHT)。EHT利用CNN和ransformer结合设计学习全局-局部上下文来加强特征表示。 大量实验表明,...
这篇文章是结合了transformer 和 CNN 来做图像分割,达到了比较好的效果,其中transformer作为encoder,然后CNN作为decoder。 以前自己也试过直接用transformer做分割,没用CNN,但是效果好像不是很好,感觉这个作者肯定也试过吧,否则不会多加一个CNN来作为decoder。
未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。 【科研必备】从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247557933&idx=5&sn=8f3f2aa0142bbcaa736241c94d7974f8&chksm=ce6509c6f...
SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。 自动驾驶:深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occu...
首先将图像分割成固定大小的面片,线性嵌入每个面片,添加位置嵌入,并将生成的矢量序列提供给标准的Transformer编码器。为了执行逐像素分割,我们引入了不同的解码器设计 Transformer接受1D特征嵌入序列Z∈RL×C作为输入,L为序列长度,C为隐藏通道大小。因此,图像序列化需要将输入影像x∈RH×W×3来为输入Z。
由于图像规模大和目标变化多样,当前的基于卷积神经网络(CNN)和基于Transformer的遥感图像语义分割方法在捕捉长距离依赖性方面存在不足,或者受限于复杂的计算复杂性。...在本文中,作者提出了CM-UNet,它包括一个基于CNN的编码器用于提取局部图像特征,以及一个基于Mamba的解码器用于聚集和整合全局信息,从而促进遥感...
为了智能,高效分离选煤厂原煤中的杂物,促进选煤工艺智能化发展,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的语义分割模型,专门针对振动筛上复杂环境中的杂物进行像素级分割.首先,将Transformer结构应用到选煤厂振动筛的杂物分割任务上,实验结果表明其能更准确地识别杂物边缘.其次,详尽对比分析了不同的上采样方法和Trans...
Transformer在计算机视觉领域取得了显著的成功,主要得益于transformer的动态建模能力(dynamic modeling capability)和注意力机制中长距离依赖(long-range dependence)的建模能力,同时普通的ViT可以使用大量多模态数据进行预训练(包括图像、文本和视频等等),通过利用大量并且多维度的数据进行预训练,可以显著提升模型学习丰...
【NVIDIA 自动驾驶实验室:通过 AI 分割模型提升自动驾驶安全性】准确性和鲁棒性是自动驾驶 AI 模型的关键指标,其中,准确的环境感知尤为重要。本期视频介绍了一种使用 Vision Transformer 的分割网络——SegFormer,并演示了如何使用 SegFormer 生成鲁棒、高效的语义分割模型。#Transformer#ViT#CNN#自动驾驶#AI模型#语义分...
相信许多读者体验过b站上的全景视频,如果还没有,快来体验一下吧[1]!只需鼠标点击并移动,便可360度无死角的浏览全景视频,让人如同身临其境。全景图像,又称360°全景图,其数据分布在球面空间上。但是,当我们将全景图像展开时,会造成畸变。 怎么处理?直接将传统二维平面图像处理方法应用到球面数据上,其效果则会大...