在论文 "PointRend: Image Segmentation as Rendering" 中,逐点表示(Point-wise Representation)和点头(Point Head)是PointRend架构中用于进行精确分割预测的两个关键组成部分。以下是这两个部分的详细介绍: 逐点表示(Point-wise Representation) 逐点表示是为每个选定的点从CNN特征图中提取的特征。这些特征包括细粒度的...
简单总结来说,PointRend从我的角度理解,我认为和Rendering并没什么联系,这个名字其实甚至是有些confuse的。本质上而言,就是在coarse to fine refinement的过程中加入了cascade hard example mining。整个文章还是很有Kaiming和Ross的风格,论想法而言可能不是会让人眼前一亮,但方法简洁而有效,而且细节做到了极致。如果有对...
标题:PointRend: Image Segmentation as Rendering链接:http://arxiv.org/abs/1912.08193概要论文要解决的是图像分割质量问题,往往图像分割在物体边界处的分割质量很差,不能细致的分割出每个细节。因此作者提出了针对目标轮廓进行细化预测的一个模型:PointRend,其思想是以迭代的方式细化从目标轮廓区域选择的点的分割预测,...
为此,我们提出了一种新的神经网络模块,PointRend,该模块能够通过一种不断迭代的算法来自适应的挑选出有问题的区域,并对该区域的像素点进行精细化的调整预测。PointRend模块能够很灵活的被嵌套加载运用于现今存在的各个实例和语义分割模型上。定性的讲,PointRend能够对物体的边缘进行更好的分割(crisp object boundaries);...
论文阅读: 1912.PointRend 中心思想 上采样过程中不断迭代(一般是迭代5次upsample_2x)的均匀采样是导致分割边缘不精细的原因: 规则网格(regular grid)会导致原本需要特殊关照的、所占像素区域极小的高频(重要)区域(非平滑边缘)被无差别对待。 对每次的上采样做一个精修后处理:...
2020CVPR解读之何恺明新作PointRend:将图像分割视作渲染问题,显著提升语义/实例分割性能论文原文 源码 【导读】Facebook人工智能实验室何恺明团队提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。他们提出了一个独特的视角,将图像分割视为一个渲染问题,提出PointRend神经网络模块。建立在现有的最先进的模型之上,PointRend可...
利用PointRend算法恢复光滑、清晰、清晰的道路边界。利用增强的深度球数据集对我们的深度模型进行训练,并采用异步训练方法来加速训练过程。以小木村的5幅盐砾石图像为输入,对模型进行评价。所提出的电子书路模型的参数数较少,训练时间较短。实验表明,E-Road以59.09%~5984%的深度模型,可以对复杂环境下的图像进行准确的...
何恺明 PointRend:Image Segmentation as Rendering 论文解析,代码开源 了有效的性能提升。 先来一组和Mask-RCNN的效果对比感受一下:2主要思路 将计算机视觉中(对象和/或场景的)图像分割模拟为计算机图形学中的图像渲染(Rendering)。在计算机视觉中,我们可以把...将经典的计算机图形方法模拟为有效渲染,同时像素标注任务...
2021年8月24日上午10:00,举行华为云AI论文精读会2021第十四期:图像分割模型PointRend解读分享。本期邀请到的嘉宾是:焦文科,武汉大学模式识别与智能系统专业硕士研究生,研究方向为遥感影像的语义分割。本次论文精读的领域是CV领域,感兴趣的小伙伴点击下方的链接一起观看学习吧~讲解内容:a) 论文的研究背景及成果 b)...
Support PointRend, Fast_SCNN, HRNet, Deeplabv3_plus(xception, resnet, mobilenet), ContextNet, FPENet, DABNet, EdaNet, ENet, Espnetv2, RefineNet, UNet, DANet, HRNet, DFANet, HardNet, LedNet, OCNet, EncNet, DuNet, CGNet, CCNet, BiSeNet, PSPNet, ICNet, FCN, deeplab) ...