A Survey on Semantic Segmentation using Deep Learning TechniquesB. TapasviN. Udaya KumarE. GnanamanoharanIJERT-International Journal of Engineering Research & Technology
摘要: 目的:对小样本语义分割方法进行系统而全面的介绍,为后续小样本分割算法设计工作提供参考。 方法:当前的小样本分割方法借助基于度量的元学习方法来完成少样本情况下的语义分割任务。根据度量工具是否可学习,将小样本分割算法分为基于参数结构和基于原型结构的小样本分割算法,简述了两类算法的优缺点。 结果:对该领域...
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作
【语义分割综述】A survey on deep learning-based architectures for semantic segmentation on 2d images 飘逸 6 人赞同了该文章 目录 收起 第一阶段:稠密的point分类问题 第二阶段:全卷积的语义分割 第三阶段:通用技术-联合目标检测的语义分割(实例分割) 语义分割关键技术 空洞卷积 金字塔池化 ...
A Survey of Semantic Segmentation Methods in Traffic Scenarios Semantic segmentation has always been a very challenging research topic in computer vision and deep learning and has extensive applications in real-life sc... Y Guo,B Yang - 《International Conference on Machine Learning Cloud Computing ...
A survey on deep learning-based fine-grained object classification and semantic segmentation 来自 Springer 喜欢 0 阅读量: 1076 作者:Z Bo,J Feng,W Xiao,S Yan 摘要: The deep learning technology has shown impressive performance in various vision tasks such as image classification, object detection ...
Domain generalization for semantic segmentation aims to learn pixel-level semantic labels from multiple source domains and generalize to predict pixel-level semantic labels on multiple unseen target domains. In this survey, for the first time, we present a comprehensive review of DG for semantic ...
MS-COCO 数据集是当前最具有挑战性的数据集,和 VOC 及 ILSVRC 相比,MS-COCO 中的物体都通过 per-instance segmentation 进行了进一步的标注,进而为 precise localization 提供了便利。此外,MS-COCO 中包含了更小的物体(面积不足整张图片的 1%),而且物体的分布更加稠密,这些特性使得 MS-COCO 数据集更加接近真实...
A Survey on Deep Learning: Algorithms, Techniques, and Applications 成员: 惠州学院大二在校生-庄思杰 惠州学院大三在校生-邹旭智 导师:罗除 Abstract 随着深度学习逐渐成为该领域的领导者,机器学习领域正在见证它的黄金时代。深度学习使用多层来表示数据的抽象,以建立计算模型。一些关键的使能深度学习算法,如生成对抗...
南洋理工最近放出了视觉任务VLMs的survey,做fsl/zsl的朋友应该能get到很多算法的创新集中在pretraining + finetuning中的后者,但最近GPT4和VLMs的zero-shot transfer能力实在惊艳,虽然pretraining如此大模型是我等普通人承受不起的,但还是值得跟进,可能Data-centric AI会是未来几年的热点,也是fsl/zsl的解决途径。