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我们证明了OMG - Seg,一个基于Transformer的编码器-解码器架构,具有特定任务的查询和输出,可以支持超过十种不同的分割任务,并且在各种任务和数据集之间显著地减少了计算和参数开销。我们严格评估了共同训练过程中任务间的影响和相关性。 3. 效果展示 OMG-Seg可以在一个框架中处理十多种不同的分割任务,包括图像级和...
ICCV 2023 Oral | 突破性图像融合与分割研究:全时多模态基准与多交互特征学习 听我说,Transformer它就是个支持向量机 HDRUNet | 深圳先进院董超团队提出带降噪与反量化功能的单帧HDR重建算法 南科大提出ORCTrack | 解决DeepSORT等跟踪方法的遮挡问题,即插即用真的很香 1800亿参数,世界顶级开源大模型Falcon官宣!碾压...
据本文所知,这是第一个能够处理所有这些任务并取得令人满意性能的模型。本文展示了 OMG-Seg,这是一个基于Transformer的编码器-解码器架构,具有任务特定的查询和输出,可以支持十多种不同的分割任务,并显著减少跨各种任务和数据集的计算和参数开销。本文在共同训练期间严格评估了任务间的影响和相关性。代码和模型可在 ...
我们证明了OMG - Seg,一个基于Transformer的编码器-解码器架构,具有特定任务的查询和输出,可以支持超过十种不同的分割任务,并且在各种任务和数据集之间显著地减少了计算和参数开销。我们严格评估了共同训练过程中任务间的影响和相关性。 3. 效果展示 OMG-Seg可以在一个框架中处理十多种不同的分割任务,包括图像级和...
通用图像/视频分割视觉Transformer的出现引发了通用分割领域的创新浪潮。最近的研究开发了基于端到端集合预测方法的掩模分类架构,在图像和视频分割任务中表现出色,超过了专业模型。尽管取得了这些进展,大多数现有方法仍然依赖于不同的模型来处理不同的分割任务和数据集。最近,有一种趋势是在各种数据集和任务之间训练单一模...
之前已经有过关于小样本语义分割的论文解读,关于如何用 Transformer 思想的分类器进行小样本分割。本篇是发表在 CVPR 2022 上的 Generalized Few-shot Semantic Segmentation(后文简称 GFS-Seg),既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之前,我们先了解一些前置知识。
TransformerMulti-scale contextual informationRecent efforts in semantic segmentation using deep learning frameworks have made notable advances. However, capturing the existence of objects in an image at multiple scales still remains a challenge. In this paper, we address the semantic segmentation task ...
相较于 CNN 模型架构,Transformer 模型架构有更好的精度优势。但是 Transformer 结构对算力要求高,限制了它在移动端的广泛应用。针对这个问题,我们提出了一个针对移动端设备的语义分割模型 PP-MobileSeg。在 ADE20K 数据集上,PP-MobileSeg 和此前最佳方法相比,速度提升 42.3%、精度提升 1.5%、参数量减少 34.9%,实...
介绍了一种名为OMG-Seg的模型,能统一处理各种分割任务,包括图像语义分割、实例分割、全景分割、视频分割等。这是首个能在一个模型中处理这些任务并取得令人满意性能的模型。OMG-Seg采用了基于Transformer的编-解码器架构,并通过任务特定的查询和输出来支持多个分割任务。通过对多个数据集进行联合训练,OMG-Seg能显著减少...