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...
Pyramid Fusion Transformer for Semantic Segmentation
其网络结构是在ViT模型的基础上进行扩展,以适应语义分割任务。decoder部分使用linear decoder或mask transformer decoder,从输出的嵌入中获取类别信息。 在ADE20K上的表现超过之前的最佳网络模型。 2 模型 2.1 Encoder encoder部分采用与ViT模型相同的结构,将图片转换为tokens,然后经transformer层处理之后输出。 2.2 Decoder ...
典型的基于transformer的语义分割 transformer图像语义分割 Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation Abstract 1. Introduction Our approach: Segmenter 3.1. Encoder 3.2. Decoder Abstract 图像分割往往在图像 patch 的级别上模棱两可,并需要上下文信息达成标签一致。本文介绍了一种用于语义分割的 transformer 模型—...
名称:Segmenter:Transformer for Semantic Segmentation 时间:[Submitted on 12 May 2021 (v1), last revised 2 Sep 2021 (this version, v3)] 单位:Robin A. M. Strudel 论文:论文代码:paperwithcode的代码 笔记参考: 详细版 简洁版 1.创新点 1)提出了一种基于 Vision Transformer 的语义分割的新颖方法,该...
此外,与之前的Transformer工作类似,作者证明了它在分布不均的数据库和代表性不足的样本上的潜力。最后,作者展示了多模态融合在自动驾驶感知方面的优势和潜力。 参考 [1].CLFT: Camera-LiDAR Fusion Transformer for Semantic Segmentation in Autonomous Driving....
实验3:Visual Transformer for Semantic Segmentation 数据集: COCO-stuff dataset (118K training images, 5K validation images) 和LIP dataset。 模型: VT-FPN,backbone:ResNet-{50, 101}。 2个数据集的结果如下图27所示,我们发现,当把FPN替换成VT-FPN之后,mIoU获得了轻度的提升,而且所需的计算量有所下降。
【CVPR2022】Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation 代码:https://github.com/facebookresearch/HRViT 核心思想和主要方法 这个论文的核心思想就是将 HRNet 和 Transformer 相结合,同时,为了应用于密集预测任务,提出了避免计算复杂度过高的解决方案。
(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。
Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation by Robin Strudel*, Ricardo Garcia*, Ivan Laptev and Cordelia Schmid, ICCV 2021.*Equal ContributionInstallationDefine os environment variables pointing to your checkpoint and dataset directory, put in your .bashrc:...