为了解决这些问题,我们提出了一种新的基于Transformer的双向前置交互框架,以有效地将多尺度图像特征聚合成更好的BEV特征表示,并执行BEV语义分割任务。 与现有的两种策略相比,我们提出的前置交互方法具有明显的优势。首先,我们提出的双向前置交互方法可以融合全局上下文信息和局部细节,从而能够向BEV空间传递更丰富的语义信息。
Peng等人[37]提出了一种基于鸟瞰视角的 Transformer 架构进行路面分割。工作采用了一种轻量级的 Transformer 结构进行车道形状预测,首先将车道标记建模为回归多项式,然后通过 Transformer Query 和匈牙利拟合损失算法优化多项式参数。其他用于道路/车道分割的 Transformer 深度网络包括[13][39]。由于最近多模态融合是语义分割的...
DETR[52]是第一个使用transformer构建端到端对象检测框架而没有非最大抑制(NMS)的工作。其他作品也将transformer用于各种任务,如跟踪[61,62]、超分辨率[63]、ReID[64]、着色[65]、检索[66]和多模态学习[67,68]。在语义分割方面,SETR[7]采用了ViT[6]作为主干提取特征,取得了良好的性能。然而,这些基于transfor...
以最近的 ViT 为基础,并将其扩展到语义分割。为此,本文依赖于与图像 patch 对应的输出嵌入,并使用逐点线性解码器(point-wise linear decoder)或一个 mask transformer 解码器从这些嵌入中获得类标签。本文利用了用于图像分类的预训练模型,并表明本文的模型可以在用于语义分割的中等规模数据集上微调它们,线性解码器已经...
引入:复旦大学提出SETR:基于Transformer的语义分割 在本文中,我们旨在通过将语义分割视为序列到序列的预测任务来提供替代视角。具体来说,我们部署一个纯 transformer(即,不进行卷积和分辨率降低)将图像编码为一系列patch。通过在 transformer的每一层中建模全局上下文,此编码器可以与简单的解码器组合以提供功能强大的分割...
作者进一步提出了一种双指标评估系统,并构建了LTSS基准,以展示语义分割方法和长尾解决方案的性能。 作者还提出了一种基于 Transformer 的算法来改进LTSS,即基于频率的匹配器,它通过一对多匹配解决了过抑制问题,并自动确定每个类别的匹配 Query 数量。 鉴于这项工作的全面性和揭示问题的重要性,本工作旨在推动语义分割任务...
SETR模型的核心思想是将语义分割视为序列到序列的预测任务,采用纯Transformer作为编码器,结合多种解码器设计,实现了对图像的全局上下文建模,进而提升分割性能。 编码器设计 SETR的编码器部分摒弃了传统的卷积层堆叠结构,转而采用纯Transformer架构。具体地,编码器首先将输入图像分解为固定大小的补丁(patch)网格,每个补丁...
为了解决这些问题,我们提出了一种新的基于Transformer的双向前置交互框架,以有效地将多尺度图像特征聚合成更好的BEV特征表示,并执行BEV语义分割任务。 与现有的两种策略相比,我们提出的前置交互方法具有明显的优势。首先,我们提出的双向前置交互方法可以融合全局上下文信息和局部细节,从而能够向BEV空间传递更丰富的语义信息。
从这篇文章开始,我们把深度学习语义分割的目光转向Transformer,即基于ViT的语义分割模型。在正式介绍Transformer分割网络之前,需要先了解一下ViT的分类网络。Vision Transformer (ViT)可以算是整个Visuier任务的backbone网络。 提出ViT模型的这篇文章题名为An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition...
MaskDistill是一种基于Transformer的无监督语义分割方法，其特点和实现方式如下：目标与方法：目标：探索如何在没有标签数据的情况下实现高度准确的语义分割。方法：采用自底向上的策略，结合Transformer的自注意力机制，挖掘对象掩码。实现步骤：图像分解：将图像分解为不同的组件。构建亲和图：衡量图像patch之间...