仅用于学术分享,若侵权请联系删除 前言 本文介绍了一种基于上下文原型感知学习(CPAL)的弱监督语义分割方法,旨在通过缓解实例与上下文之间的知识偏差来改善类激活图的完整性。本工作由Monash Medical AI Group …
华科大&美团提出:SCTNet新网络 SCTNet:实时语义分割新网络,即一种具有Transformer语义信息的单分支 CNN,可以在保留轻量级单分支CNN高效性的同时,还拥有语义分支的丰富语义表示,在多个语义分割数据集上性能和速度权衡达到最佳水平!比如在Cityscapes上达到80.5 mIoU和62.8 FPS! 代码即将开源! 点击关注@CVer官方知乎账号,可...
语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它旨在将图像中的每个像素分配给一个类别标签,实现像素级的分类。近年来,语义分割领域取得了显著的进展,创新点主要集中在以下几个方面:1⃣深度学习架构:随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)成为语义分割的主流方法。特别是全卷积网络(FCN)、U-Net、DeepLab系列等模型在...
《激光语义分割(ECCV2024) 新数据集S.MID新网络SFPNet-CSDN博...》视频说明:招凝微微思忖我并不清楚但是日前问过何丘他曾经说过南靖城似有异处在医院治疗期间尧建云的帝国迅速崩塌此次收购的天士力创建于1994年2002年上市当前的主营核心业务与华润三九相似包括CHC健康消费品和处方药领域旗下拥有复方丹参滴丸、养血清...
分割或简单二分类任务 棳中 间过程的可解释性差 暎椲椄灢椆椵 影像组学特征可解释血肿病理生理特征 棳但 可重复性较差 棳无 法识别岛征 暍卫 星征 暍混 杂征 暍漩 涡征及黑洞征等特殊语义特征 暎本 研究观察基于特征金字塔网络 棬旀斿斸旚旛旘斿旔旟旘斸旐旈斾旑斿旚旝旓旘旊棳斊斝斘棭自 动分割...
Multi-view fusion:将多个视角的LIDAR点云融合。比如FusionNet, SPVCNN, RPVNet 在3D物体检测领域,BEV fusion将LIDAR和image特征在BEV空间整合,达到了SOTA效果。但语义分割任务中,高度信息很重要,采用BEV方法不合适。 跨模态知识蒸馏 通过两个模态网络交互实现两个模态网络的相互适应...