SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers论文阅读笔记 作者自己的解读比较精辟(NeurIPS'21) SegFormer: 简单有效的语义分割新思路 - Anonymous的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/379054782 摘要 作者提出了基于Transformer的语义分割模型SegFormer,其有两个特点:层级式...
unifies Transformers with lightweight multilayer perceptron (MLP) decoders. SegFormer 包含一个新颖的分层结构的 Transformer 编码器(Hierarchical Transformer Encoder),它输出多尺度特征。它不需要位置编码,从而避免了在测试分辨率和训练不同时导致性能下降的位置编码插值。 SegFormer避免了复杂的解码器。所提出的MLP解码...
【ARXIV2203】CMX: Cross-Modal Fusion for RGB-X Semantic Segmentation with Transformers 高峰OUC 中国海洋大学,计算机学院教师7 人赞同了该文章 1、研究动机 当前的语义分割主要利用RGB图像,加入多源信息作为辅助(depth, Thermal等)可以有效提高语义分割的准确率,即融合多模态信息可以有效提高准确率。当前方法...
我们提出了一种高效的实时语义分割双分辨率TransformerRTprorr,它比基于CNN的模型在性能和效率之间实现更好的权衡。为了在GPU这类设备上实现高推理效率,我们的RTformer利用了线性复杂度的GPU友好注意力,并抛弃了多头机制。此外,我们发现交叉分辨率注意通过传播从低分辨率分支获得的高级知识,可以更有效地收集高分辨率分支的...
简介:我们提出了SegFormer,一个简单,高效而强大的语义分割框架,它将transformer与轻量级多层感知器(MLP)解码器统一起来。 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers 论文:[2105.15203] SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers (arxiv.or...
SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers PDF: https://arxiv.org/pdf/2105.15203.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks...
We present SegFormer, a simple, efficient yet powerful semantic segmentation framework which unifies Transformers with lightweight multilayer perceptron (MLP) decoders. SegFormer has two appealing features: 1) SegFormer comprises a novel hierarchically structured Transformer encoder which outputs multiscale ...
今天的主题是 Face++ Detection 组近两年持续在做的 Semantic Segmentation相关工作,代表性成果主要有 1)GCN (CVPR2017)、2)DFN (CVPR201… [论文笔记]Gated-SCNN: GatedShape CNNs for Semantic Seg Cassie 你当像鸟,飞往你的山。 写在前面 本篇论文《Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation...
SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers——详解 葫芦 计算机视觉 简介:这篇文章是将ViT做了魔改并较早应用到下游任务中的文章。本文的二作还是PVTv1和PVTv2主干网络框架的一作,这篇文章应该是和PVTv2同期的作品,发表在NeurIPS 2021,比PVTv2… ...
We present SegFormer, a simple, efficient yet powerful semantic segmentation framework which unifies Transformers with lightweight multilayer perception (MLP) decoders. SegFormer has two appealing features: 1) SegFormer comprises a novel hierarchically structured Transformer encoder which outputs multiscale ...