Rein的核心在于它的“参数高效”设计。在深度学习模型,尤其是大型预训练模型(如Vision Foundation Models,简称VFMs)在各种任务上取得显著成果的今天,如何让这些强大的模型在特定任务上表现得更好,同时减少训练和部署的难度,成为了研究的热点。Rein通过引入一种新颖的细调方法,使得在域泛化语义分割(DGSS)任务中,只需调...
通过这种方法,在PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014两个标准数据集上的实验不仅验证了CPAL的有效性,还展示了它在提升模型性能方面的显著优势,推动了该领域的进步至新的高度。 02 Introduction 背景: 语义分割在计算机视觉的世界里扮演着至关重要的角色,它让机器能够深入理解图像中的每一个细节,正如人类分辨事物那样。想象...
语义分割作为计算机视觉的一个关键任务,在近几年的研究中得到了广泛的关注。目前主流的语义分割模型主要采用深度卷积神经网络(CNN)来实现。这些模型通过捕获上下文信息、提高特征表达能力等手段提高分割精度。然而,在处理多尺度目标和复杂背景时,这些模型仍存在局限性。为了解决这些问题,本文提出了一种融合多尺度和注意力机...
《基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展,语义分割已成为计算机视觉领域的研究热点。语义分割旨在将图像中的每个像素分类为预定义的语义类别,从而为自动驾驶、医疗影像分析、卫星图像解析等众多领域提供了强有力的技术支持。近年来,多尺度和注意力机制在语义分割模型中得到...
语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它旨在将图像中的每个像素分配给一个类别标签,实现像素级的分类。近年来,语义分割领域取得了显著的进展,创新点主要集中在以下几个方面:1⃣深度学习架构:随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)成为语义分割的主流方法。特别是全卷积网络(FCN)、U-Net、DeepLab系列等模型在...
近年来,语义分割领域取得了显著的进展。许多研究者通过引入不同的技术和方法,如全卷积网络(FCN)、U-Net等,来提高模型的分割性能。其中,多尺度特征融合和注意力机制被广泛应用于提升模型的性能。多尺度特征融合可以捕捉到不同尺度的上下文信息,提高分割的鲁棒性;而注意力机制则可以自动学习重要区域和特征,从而提高模型...
基于不确定度度量学习的图像语义分割方法UBANet 为了有效识别出异常类别,同时能够提高模型的泛化能力,研究团队提出了基于不确定度度量学习的图像语义分割方法UBANet,通过对模型预测的不确定度进行建模和函数近似,从而优化模型预测的不确定度,提高模型对于已知类别和未知类别的区分度,进一步增强模型的泛化能力。
近年来,视觉基础模型(Vision Foundation Models, VFMs)被大量提出,其从大规模预训练集中获取的优越泛化性也得到了社区的广泛认同。在综合研究和对比多种VFMs在语义分割任务上的泛化性后(如表1所示),中国科学技术大学和上海AI Lab的研究者们共同提出了‘Rein’,一种预训练参数冻结的参数高效微调方法,高质、高效地...
当当苏佰图书专营店在线销售正版《【2024新书】计算机视觉实战 语义分割与目标检测 贾壮 计算机视觉语义分割目标检测技术书 YOLO模型深度学习图像检测 人工智能书【苏佰 正版图书】》。最新《【2024新书】计算机视觉实战 语义分割与目标检测 贾壮 计算机视觉语义分割目标检
🥰近期,由 ICRA 2024 会议承办的首届 “RoboDrive” 自动驾驶挑战赛正式上线啦!本届赛事由上海人工智能实验室 OpenMMLab 联合新加坡国立大学、卡耐基梅隆大学、新加坡南洋理工大学、上海科技大学等海内外高校共同主办。 🥰赛事共设五大赛道,旨在探究各类自动驾驶感知模型在部署阶段时的可靠性。本届赛事重点关注以视觉为...