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...
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。其次,我们提出PV到BEV的转换不仅可以是图像特征提取后,而且可以在提取过程中进行逐步转换,于是,通过我们提出的双向交叉注意力机制,信息流可以隐式地进行双向交互,从而对齐PV和BEV中的特征。此外,我们的方法可以将...
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transformer的方法效率非常低,因此很难部署在实时应用程序中。 Method 本节介绍SegFormer——一个高效、健壮和强大的分割框架,并且无手工设定和大量计算要求的模块(Fig.2)。该框架由两个主要部分组成, (1)采用分级Transformer...
本发明公开了一种基于Transformer视觉上采样模块的图像语义分割方法。本发明在图像语义分割任务中引入基于视觉Transformer模块进行特征图的上采样模块,在上采样过程中融入原先保存的部分特征图信息作为上采样辅助信息。与原先传统上采样模块相比,避免了在未知信息中进行补0的操作同时也避免了反卷积等带来的棋盘效应。依赖于...
本发明公开了基于联合Transformer与稀疏卷积的点云语义分割方法,首先采用Transformer中的核心注意力机制对原始点云数据进行逐点的全局特征提取,然后将原始点云数据体素化,通过稀疏子流形卷积对体素化后的点云数据进行局部特征提取,最后将提取到的全局特征和局部特征进行融合,得到最终的语义分割结果。本发明解决了现有方法...
一种基于Transformer架构的图像语义分割方法属于医学图像分割技术领域.本发明提供一种带有移动窗口的分层Swin Transformer编码器来提取图像上下文特征的方法.首先图像块被输入到基于Transformer的编码器解码器架构中,其中移动窗口机制的设计使得特征包含信息更全面.而UNet++模型中嵌套和密集的跳跃连接能够充分提取上下文特征,使得...
1.一种基于Transformer的轻量级语义分割方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)对预先获取的图像进行特征提取,得到待处理图像的特征图F1; (2)构建特征聚集模块,对通道信息聚合,得到对应于待处理图像的特征图F2; (3)构建基于Transformer的双边引导聚合查询更新层BGA-QULayer,对特征图浅层和深层进行双边引导聚合,分别得到语...
1.LSTFormer:基于Swin Transformer的轻量化语义分割网络2.基于Transformer的高效自适应语义分割网络3.基于轻量级CNN-Transformer混合网络的梯田图像语义分割4.基于视觉Transformer的多级特征聚合图像语义分割方法5.基于Transformer的三角形网格分类分割网络 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
一种基于级联多尺度视觉Transformer的图像语义分割方法 本发明提出一种基于级联多尺度视觉Transformer架构的语义分割方法,包括:将图像切分为多个Patch,将Patch拉伸为一维向量N*C;步骤二,利用重叠Padding块编码对Patch进行位置编码;步骤三,将token输入Transformer模块,依次经过层归一化,多头注意力层以及前馈神经... 林帆,王...
一种无监督领域自适应语义分割方法 本发明公开了一种无监督领域自适应语义分割方法,基于源域图像训练神经网络;利用已训练网络计算目标域图像伪标签;利用源域图像和有伪标签的目标域图像重训练网络,进一步提高伪标签准确性,优化网络的泛化能力.本方法通过利用自训练方法,利用已训练网络提取高... 王立春,高宁,王少帆,....