semantic segmentation - 专题

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收录了11篇文章 · 2人关注

PointRend实现细节
如何选择采样点？从均匀分布随机采样kN个点重点采样BN个点从均匀分布中采样(1-B)N个点 def get_uncertain_point...

0.1 Cat丹 6 2
BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation
新出的实例分割算法，融合了mask rcnn和yolact的算法思想，既有mask rcnn的ROI，又有yolact的proto type(b...

0.2 Cat丹 0 1

PointRend: Image Segmentation as Rendering
来自kaiming He团队的paper，利用Render的思想来做分割。定性地，PointRend在先前方法过度平滑的区域中输出清晰的对象边界...

0.2 Cat丹 2 1
yolact++
yolact的改进版，在MS COCO上达到34.1mPA的精度，可比拟Mask R-CNN，速度达到33.5fps。主要改进点在以下三个方面：...

0.1 Cat丹 0 1
Auto-DeepLab:Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation(cvpr2019)
google出品的自动搜索语义分割网络结构的算法。搜索时间极短，3个P100 GPU days（这是导致我开始看NAS的直接原因），得到的网络表...

0.2 Cat丹 0 1
DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation
旷视新提出的语义分割paper，主要着力点在速度提升上（it achieves 70.3% Mean IOU on the Cityscapes...

0.3 Cat丹 0 1
Learning to Segment Every Thing
问题：如何用有限的数据训练实例分割模型，并使得该模型可以对训练数据（实例分割）中不存在的类别做实例分割problem.png 方法：部分监督实例...

0.3 Cat丹 0 1

Semi Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Network
cvpr2017 best paper，其目标是用用有限的训练图片得到较好的语义分割效果。为此，作者通过增加GAN生成图像，无标签或弱标签图片来...

0.3 Cat丹 0 1
Adversarial Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation
目标：利用对抗学习解决半监督语义分割问题方法：通过融合对抗学习损失和分割交叉熵损失，提升语义分割的精度（详见code）生成模型为任意语义分割模...

0.4 Cat丹 0 2
Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation（cvpr2019）
u型结构的分割网络。创新点在于： Feature Pyramid Attention(FPA)模块，可以在基于FCN的像素预测框架中嵌入不同尺度...

Cat丹 0 0