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...
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...
《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...
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制的语义分割模型。 三、模型与方法 本文提出的模型主要由两个部分组成:多...
本文将重点研究一种基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型,以实现更高的分割精度和效率。 二、相关文献综述 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...
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...
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🥰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中心的 3D 物体检测、建图与分割、语义占用预测和多视角深度估计主流任务等。与此同时,我们也关注由多种类型传感器组成的自动驾驶感知系统在受到传感器损坏时的稳健性。