第二部分介绍了 Transformer 在自动驾驶研究中的最新应用。 Camera-LiDAR fusion-based deep learning 在多模态融合领域中,相机与激光雷达(LiDAR)数据的融合是被广泛研究的话题,特别是在交通目标检测和分割的背景下。各种分类法被用来归类整合相机和激光雷达信息的深度融合算法。为了区分不同的融合原则,作者采用了[9]中...
前言文 章标题:《Rethinking Decoders for Transformer-based Semantic Segmentation: Compression is All You Need》 当前的 Transformer-based 方法(如 DETR 和其变体)取得了显著进展。但这些解码器(decod…
SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers 船新版本的图像分割模型 写在前面 最近在看图像分割领域中的transformer-based model。试图做个串讲,希望能梳理的清楚~串讲不会具体介绍每一篇论文,会根据自己的理解争取将每篇论文串起来,以了解transformer在图像分割中的应用,并得到更...
与这些方法不同,作者提出了一种高效的免嵌入注意力模块,重点是关注在注意力机制中全局非线性的重要性。 Transformer-based Semantic Segmentation 自从ViT [20] 在图像分类任务上取得了优异的性能之后,基于Transformer的架构也被研究用于语义分割这项最基本的视觉任务之一。SETR [78] 是首个采用Transformer架构作为 Backb...
(3)分割 SETR:Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers 用ViT作为的图像的encoder,然后加一个CNN的decoder来完成语义图的预测。 当然,目前基于transformer的模型在分类,检测和分割上的应用绝不止上面这些,但基本都是差不多的思路。
(3)分割 SETR:Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers 用ViT作为的图像的encoder,然后加一个CNN的decoder来完成语义图的预测。 当然,目前基于transformer的模型在分类,检测和分割上的应用绝不止上面这些,但基本都是差不多的思路。
Semantic segmentation 语义分割涉及将图像中的每个像素分类到特定的目标类别。随着HVT模型的引入,它们被用作语义分割的编码器。这导致了配备有专门设计的解码器以改善多级连接的模型的发展。例如,SegFormer试图通过一个All-MLP解码器来改善这些连接,但整体性能受到MLP特性的限制。 在SegFormer之后提出的模型,如SenFormer,Ma...
head，至于loss方面吧，可以anchor-based或者anchor-free都可以吧，再不行就用OneNet或者DETR的思路，那么...
An Improved Swin Transformer-Based Model for Remote Sensing Object Detection and Instance Segmentation是西安电子科技大学的成果,发表于remote sensing 2021[29]。 摘要: 应用于遥感目标检测(和实例分割)的Transformer仍然存在小目标检测能力差、边缘细节分割效果差等问题。为了解决这些问题,本文利用Transformer和CNN的优...
除了技术突破以外，该团队也取得了重要的科学发现，即通过 ERnet 发现了一种新的内质网结构——片上管状内质网（sheet-based tubules）。经典的内质网结构模型认为内质网由片状和管状区域构成，两者形成连续的膜结构，但各自区域有严格划分且不重合。而该团队通过该研究发现，管状内质网还广泛附着在片状结构上，并进行持续...