OCRNet 📚:这个模型专注于物体上下文表示学习和像素区域关联建模,语义理解深入。它适用于复杂场景分割、语义关系分析以及环境感知。TransUNet 💉:这个模型结合了CNN与Transformer,能够融合全局和局部特征。它在医学器官分割、CT图像分析、核磁共振成像、病变区域识别以及X光片分析中表现出色。如果你对语义分割、无人机、机...
金字塔场景稀疏网络语义分割模型(Pyramid Scene Parsing Network,PSP)首先结合预训练网络 ResNet和扩张网络来提取图像的特征,得到原图像 1/8 大小的特征图,然后,采用金字塔池化模块将特征图同时通过四个并行的池化层得到四个不同大小的输出,将四个不同大小的输出分别进行上采样,还原到原特征图大小,最后与之前的特征图...
手动打过label的小伙伴一定清楚人工标注的工作量有多大~所以带注释的训练集很大程度上限制了语义分割模型的涨点。 同时最近生成模型越来越火,单图像生成3D、文本生成3D、新视点合成等等的应用层出不穷,要是能直接合成RGB-Mask对的话也就可以助力语义分割模型了。 今天笔者将为大家分享一篇港科大&Adobe最新开源的工作Se...
个人理解在相加的方式下,feature map 的维度没有变化,但每个维度都包含了更多特征,对于普通的分类任务这种不需要从 feature map 复原到原始分辨率的任务来说,这是一个高效的选择;而拼接则保留了更多的维度/位置 信息,这使得后面的 layer 可以在浅层特征与深层特征自由选择,这对语义分割任务来说更有优势。 参考代码...
DeepLabv2 语义分割模型增加了 ASPP(Atrous spatial pyramid pooling)结构,利用多个不同采样率的扩张卷积提取特征,再将特征融合以捕获不同大小的上下文信息。 DeepLabv3 语义分割模型,在 ASPP 中加入了全局平均池化,同时在平行扩张卷积后添加批量归一化,...
Mask-RCNN是很厉害的一个网络了,这个的源码是必须要看的。而且在Kaggle比赛中也有用这个打比赛的,效果很好。整体还从语义分割直接连接到的实例分割的层次,即有目标检测加语义分割两个的融合。 对Fster-RCNN的改进: 1. 增加mask分支,增加像素级别分类。采用了FCN结构,效果反映在loss函数上对预测目标的进一步优化结...
下图是作者在官网的体验截图。分别是:提示词为box,提示词为point,分割一切。 提示词:BOX 提示词:POINT 分割一切:Anything SAM的性能如此炸裂,那么很多人跃跃欲试,想借助SAM训练自己的语义分割大模型。本文将详细讲解如何使用SAM在VOC2012数据集训练一个语义分割模型。
语义分割/实例分割/全景分割非常的吃数据,尤其是现在的模型越来越大,要是涉及到小众的分割领域就更不好找公开数据集。手动打过label的小伙伴一定清楚人工标注的工作量有多大~所以带注释的训练集很大程度上限制了语义分割模型的涨点。 同时最近生成模型越来越火,单图像生成3D、文本生成3D、新视点合成等等的应用层出不...
简介:一文综述 | 万字文总结,近几年都有哪些语义分割模型用了Transformer方法呢? 医学图像分割在各种医疗保健应用中起着关键作用,可实现准确诊断、治疗计划和疾病监测。近年来,视觉 Transformer (ViTs)作为一种有前景的技术,用于解决医学图像分割的挑战。在医学图像中,结构通常高度互连和全局分布。ViTs利用其多 Scale ...
刚刚,谷歌开源了语义图像分割模型 DeepLab-v3+,DeepLab-v3+结合了空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构的优势,是自三年前的 DeepLab 以来的最新、性能最优的版本。 GitHub地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 语义图像分割任务是指将语义标签(例如「道路」、「天空」、「人」、...