2、提出一种基于硬阈值的自动标记策略，可利用未标记的图像提高IOU。3、在Cityscapes test上可达85.1% mIoU，在Mapillary val上高达61.1% mIoU，表现真SOTA！性能优于SegFix、HRNetV2-OCR等网络。动机 类别混淆问题：语义分割的任务是将图像中的所有像素标记为属于N类之一。在这项任务中有一个折衷，就是某 些类型...
HRNet + OCR + SegFix: Rank #1 (84.5) inCityscapes leaderboard. OCR: object contextual represenationspdf.HRNet + OCR is reproducedhere. Thanks Google and UIUC researchers. A modified HRNet combined with semantic and instance multi-scale context achieves SOTA panoptic segmentation result on the Mapill...
HRNet + OCR + SegFix: Rank #1 (84.5) inCityscapes leaderboard. OCR: object contextual represenationspdf.HRNet + OCR is reproducedhere. Thanks Google and UIUC researchers. A modified HRNet combined with semantic and instance multi-scale context achieves SOTA panoptic segmentation result on the Mapill...
2、提出一种基于硬阈值的自动标记策略,可利用未标记的图像提高IOU。 3、在Cityscapes test上可达85.1% mIoU,在Mapillary val上高达61.1% mIoU,表现真SOTA!性能优于SegFix、HRNetV2-OCR等网络。 动机 类别混淆问题: 语义分割的任务是将图像中的所有像素标记为属于N类之一。在这项任务中有一个折衷,就是某些类型的预...
HRNet + OCR + SegFix: Rank #1 (84.5) inCityscapes leaderboard. OCR: object contextual representationspdf.HRNet + OCR is reproducedhere. Thanks Google and UIUC researchers. A modified HRNet combined with semantic and instance multi-scale context achieves SOTA panoptic segmentation result on the Mapill...
3、在Cityscapes test上可达85.1% mIoU,在Mapillary val上高达61.1% mIoU,表现真SOTA!性能优于SegFix、HRNetV2-OCR等网络。 动机 类别混淆问题: 语义分割的任务是将图像中的所有像素标记为属于N类之一。在这项任务中有一个折衷,就是某些类型的预测最好在较低的推理分辨率下处理,而其他任务最好在较高的推理分辨率...