SLCD用于检测语义线的最佳组合,其概述如图2所示。首先从线候选项中选择K条可靠的线,然后生成多个线组合。其次对所有线组合进行评分,并确定得分最高的组合作为最佳的语义线组。 当一条线的组合将图像分割不足或将其过度分割为不必要的部分时,它不能正确描述场景的整体结构。相反,语义线的最佳组合应可靠且高效地传达...
1.行人:通常指未骑乘交通工具的人,但包含骑滑板车、平衡车的人。 2.骑车人:通常包括骑摩托车、自行车、三轮车、电动车等的人。 3.车辆:车辆是3D点云语义分割标注场景下最为常见,且子分类较多的对象。子对象的划分有依据车辆具体车型,比如轿车、卡车、公交车、救护车等,也有依据类别,比如客车、货车、工程车等。
3、4D Panoptic LiDAR Segmentationpaper链接:arxiv.org/abs/2102.1247时态语义场景理解是自动驾驶车辆或机器人在动态环境中工作的关键。本文提出了4D全景激光雷达分割来分配一个语义类和一个时间上一致的实例ID到一个3D点序列。 4、Towards Semantic Segmentation of Urban-Scale 3D Point Clouds: A Dataset, Benchmark...
GitHub - tfzhou/ProtoSeg: CVPR2022 (Oral) - Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View https://github.com/tfzhou/ProtoSeggithub.com/tfzhou/ProtoSeg 简介与背景 作者认为像之前的语义分割思路(例如最早的FCN,以及各种基于attention方法的网络)都可以被分为一类,即将softmax权重或查询向量视为可...
CVPR2023:平衡长尾语义分割的Logit变化 (Balancing Logit Variation for Long-tailed Semantic Se 517 -- 5:35 App CVPR2023:MIANet: 聚合无偏实例和一般信息进行少样本语义分割 428 -- 3:33 App CVPR2023:用于开放式词汇语义分割的侧适配器网络 448 -- 11:55 App CVPR2023:通过改变压缩视频的分辨率实现高效...
实时语义分割(real-time semantic segmentation),目标是能实时跑在CPU上。 本文调研的基本都是普通的语义分割方法,之后还会调研一下 matting、foreground segmentation、portrait segmentation。 由于本次调研的目标是实现二分类语义分割,所以一开始在想是不是有一些专门为“二分类”设计的语义分割模型,调研了很多关键词,涨...
CVPR2023:DiGA:从蒸馏到泛化,再到领域自适应语义分割 276 -- 4:10 App CVPR2023:边缘端的高效语义分割的剪枝参数化与双层优化 (Pruning Parameterization with Bi-level Optimiza) 479 -- 4:38 App CVPR2023:弱监督领域自适应语义分割与原型对比学习 376 -- 6:09 App CVPR2023:一个简单的基于文本监督的语义...
CVPR 2023 | 语义分割新范式:点监督遇上隐式场 密集预测(dense prediction)网络是解决诸如语义分割和图像本征分解(intrinsic decomposition)等场景理解问题的基本框架。现有工作[1-2] 通常使用像素级标注作为训练密集预测模型的监督。但是像素级别的密集标注非常昂贵, 对一些任务也无法给出精准的像素标注,如在图像本征...
科技 计算机技术 CVPR2023 连续语义分割 语义分割 快乐学习的代码狗发消息 课程资料关注微信公众号:码农的资料屋。接语义分割辅导,基础知识、创新点、代码论文,毕设,手把手教你debug,从0基础到发论文。需要的私聊。 更适合中国大学生体质的论文辅助工具!
CVPR2023:通过改变压缩视频的分辨率实现高效的语义分割 快乐学习的代码狗 320 0 CVPR2023:无网络、无监督的合成图像语义分割方法 快乐学习的代码狗 461 0 CVPR2023:模糊正学习用于半监督语义分割 快乐学习的代码狗 320 0 CVPR2023:基于时空像素级对比学习的视频语义分割源无关域自适应 快乐学习的代码狗 229 0...