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算法不仅提升了分割过程中的平滑性,实现了对图像细节的准确分割,也大大节省了资源消耗,算力需求仅为 Mask R-CNN 的 2.6%。此外,PointRend 可以作为神经网络模块,与其他图像分割元网络,例如 Mask R-CNN 和 DeepLabV3 结合使用,能够显著提升分割网络的性能。目前,PointRend 已在 GitHub 上 开源,本文为 AI 前线第 1...
算法不仅提升了分割过程中的平滑性,实现了对图像细节的准确分割,也大大节省了资源消耗,算力需求仅为Mask R-CNN的2.6%。此外,PointRend可以作为神经网络模块,与其他图像分割元网络,例如Mask R-CNN和DeepLabV3结合使用,能够显著提升分割网络的性能。目前,PointRend已在GitHub上开源,本文为AI前线第104篇论文导读,我们将对...
算法不仅提升了分割过程中的平滑性,实现了对图像细节的准确分割,也大大节省了资源消耗,算力需求仅为 Mask R-CNN 的 2.6%。此外,PointRend 可以作为神经网络模块,与其他图像分割元网络,例如 Mask R-CNN 和 DeepLabV3 结合使用,能够显著提升分割网络的性能。目前,PointRend 已在 GitHub 上 开源,本文为 AI 前线第 1...
PointRend for Semantic Segmentation. Contribute to DePengW/SegmenTron development by creating an account on GitHub.
FAIR(何恺明新作) PointRend:将图像分割视为渲染(Rendering) 《PointRend: Image Segmentation as Rendering》 作者(豪华)团队:Facebook人工智能实验室(Alexander Kirillov/吴育昕/何恺明/RossGirshick)。 传送门: https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/PointRend ...
开源地址:https://github.com/zsef123/PointRend-PyTorch(第三方针对语义分割任务的复现) 附上自己组会做的ppt:链接:https://pan.baidu.com/s/1mM0FPLSbDqazsZqAb-D7pA提取码:zl50 动机 大多数现有的语义分割网络都是将图片放入网络中,首先进行编码,然后再想办法进行上采样,但是在进行decoder的时候,都会存在一...
代码链接:https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/PointRend 实际上本篇论文不仅刚刚开源,而且还收录于CVPR 2020(Oral)。另外说一下,何恺明大神今年拿下3篇 CVPR 2020,而且都是Oral。 本研究的中心思想是将图像分割看作一个渲染问题,并采用计算机图形学中的经典思想来有效地“渲染”高...
https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/PointRend 1.概述 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...
源码链接:https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/PointRend. 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ---第一菇 - 摘要--- 1.1 论文摘要 本文提出了一种新的方法用于有效的从高质量的图像中进行物体和场景的分割。通过类比传统的计算图形学用于渲染高清图片的处理办法,我们借鉴了其渲染...