语义分割算法实践第32页

使用SwinUnet训练自己的数据集

参考博文：https://blog.csdn.net/qq_37652891/article/details/123932772数据集准备遥感图像多类别语义分割，总共分为7类（包括背景）image:label_rgblabel

我是一个小稻米·2022-12-31 07:09

语义分割系列18-FPN（pytorch实现）

FPN：《PanopticFeaturePyramidNetworks》发布于2019CVPRFPN在实例分割中取得巨大成功（MaskR-Cnn）后，进军语义分割，结果发现FPN在语义分割中能够提供轻巧的网络结构

yumaomi·2022-12-31 00:28

PointRend理解

一、PointRend理解PointRend的提出是为了解决MaskRCNN分割精度不高的问题，个人建议想要学习这个网络的同学可以从语义分割模型上着手，毕竟MaskRCNN相比于语义分割模型还是比较复杂的

GHZhao_GIS_RS·2022-12-31 00:26

PointRend

ImageSegmentationasRendering论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.08193.pdf代码地址：https://github.com/zsef123/PointRend-PyTorch语义分割问题

Moeyinss·2022-12-31 00:56

AAAI 2022 | 字节跳动显著提升图像级弱监督语义分割性能

机器之心专栏字节跳动-智能创作团队论文提出了一种面向图像级标签的弱监督语义分割的激活值调制和重校准方案。

机器学习与AI生成创作·2022-12-31 00:53

【语义分割系列】PointRend源码注释

下面的流程按语义分割框架deeplabv3+PointRend做的注释。deeplabv3的主干网络是xception65。

若曦爹·2022-12-31 00:23

CV attention | PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

导读注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBAM[1]，DANet[5]。基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wiser

THE@JOKER·2022-12-31 00:22

语义分割系列24-PointRend（pytorch实现）

PointRend:ImageSegmentationasRendering论文链接：PointRend本文将介绍：PointRend的原理PointRend代码实现PointRend在Camvid数据集上进行复现目录引文PointRend思路整体思路和PointRend实现步骤PointRend点选择策略对于Inference过程对于Train过程PointRend效果PointRend的一些代

yumaomi·2022-12-31 00:22

膨胀卷积论文笔记

膨胀卷积论文笔记原文地址：UnderstandingConvolutionforSemanticSegmentationAbstract深度学习的最新进展，尤其是深度卷积神经网络（CNN），已经导致了语义分割系统的显著改进

麻花地·2022-12-30 12:18

论文翻译1：利用语义分割在全视野图像中的肾小球硬化识别

肾小球分割-论文翻译1：利用语义分割在全视野图像中的肾小球硬化识别（用于自己写毕业论文综述，机器翻译，自用）英文题目：Glomerulosclerosisidentificationinwholeslideimagesusingsemanticsegmentation

阿钏·2022-12-30 09:06

Mask R-CNN论文解析

arxiv.org/abs/1703.068704.论文源码：https://github.com/facebookresearch/Detectron.二、论文背景与简介视觉社区在短时间内已经在目标检测和语义分割上取得了迅速的提高

yanghaoplus·2022-12-30 08:47

论文笔记二：Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

论文题目：基于像素间关系的弱监督语义分割（WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations）论文来源：2019

snail82·2022-12-30 01:40

语义分割系列21-ANNNet（pytorch实现）

引文之前一直困扰语义分割的两片乌云：感受野大小不足：一些研究表明，建立长距离依赖可以有效的提升分割效果。解决长距离依赖的问题，衍生出了许多之前的工作，包括如：叠加多个卷积层来扩张

yumaomi·2022-12-29 21:54

NeurIPS 2022 | 基于双重相似度迁移的弱样本语义分割

©PaperWeekly原创·作者|陈俊杰学校|上海交通大学博士生研究方向|弱样本学习前言弱样本学习（weak-shotlearning）和零样本学习、少样本学习类似，把所有种类划分成没有交集的基础种类和新种类。不同的是，基础种类有大量强标注的训练样本，而新种类有大量弱标注的训练样本。我们实验室去年在NeurIPS上发表了弱样本图像分类和弱样本目标检测。幸运的是，今年又在NeurIPS上发表了弱样

PaperWeekly·2022-12-29 17:26

屠榜语义分割和全景分割！FAIR提出MaskFormer：语义分割是像素分类问题吗？

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：BowenCheng|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/389457610论文“Per-PixelClassificationisNotAllYouNeedforSemanticSegmentation”解读！论文:https://arxiv.org/abs/2107.06278

Amusi（CVer）·2022-12-29 17:55

读论文---MaskFormer论文解读

摘要很多语义分割方法采用per-pixelclassification的方法然而实力分割采用alternativemaskclassification方法本文insight是maskclassifficatjion

计算机视觉-Archer·2022-12-29 17:55

语义分割—遥感影像数据标签制作（ARCGIS）

目录制作标签转为tif格式制作标签1.新建文件夹链接2.右键新建的文件夹，新建一个shp文件3.要素类型选择面要素，并为shp文件命名此处可以配置与依赖图层相同的坐标系，也可以在转为.tif的时候修改环境里的两个选项统一坐标系4.右键文件，开始编辑5.创建要素6.创建一个面要素：点击右上角的图层，然后选择下面的构造工具中的面，并在图上绘制右键shape，可以对图层进行操作7.在属性表中修改字段选择

Billie使劲学·2022-12-29 17:21

将纯黑的arcgis语义分割标签（单类别）（tif、png格式）转为黑白

做建筑物分割，用arcgis做出来的标签（tif）为纯黑，转为png格式后也是纯黑，虽然在arcgis中可以正常显示，且不影响模型训练，但是的确有那么点不好看，参考其他数据集，单类别表标签均为黑白二值图（0/255）。arcgis做的标签为纯黑的原因是他的像素背景是0，目标是0-1，因此肉眼看不出来，故将目标0-1重新赋值为255即可。我是重新进行了二值化，用的标签格式为.pngimportosi

师兄的SCI都是我写的·2022-12-29 17:21

收藏 | 语义分割数据集总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|视觉算法图片来源于网络语义分割在自然数据集的分割效果不断进步，有研究逐步应用到了遥感领域，尤其是高分辨率遥感影像。

小白学视觉·2022-12-29 16:31

采用双注意力机制的Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割(论文）

摘要针对DeepLabv3+网络在遥感影像上呈现出拟合速度慢，边缘目标分割不精确，大尺度目标分割类内不一致、存在孔洞等缺陷，提出在该网络中引入双注意力机制模块（DualAttentionMechanismModule,DAMM），设计并实现了将DAMM结构与ASPP（AtousSpatialPyramidPooling）层串联或并联的2种不同连接方式网络模型，串联连接方式中先将特征图送入DAMM后

浪子私房菜·2022-12-29 16:00

TransUNet实现多波段影像语义分割

首先修改网络输入的通道数量vit_seg_modeling_resnet_skip.py，将网络输入的通道数由3改成4。修改数据加载代码dataset_synapse.py，定义一个多波段影像读取函数，并将像素值inf替换为1，若不替换会导致后续训练出现损失为nan的情况。最后修改预测代码test.py，同样修改为能够加载多波段影像。

Xcs_h·2022-12-29 16:22

ROS+Pytorch的联合使用示例（语义分割）

本篇根据ROS图像的Deeplabv3+实时语义分割（ROS+Pytorch）进行踩坑记录，并附加一些对应操作的理解。（自觉有很多理解不到位的地方，若有大佬路过还请不吝赐教！）

昼行plus·2022-12-29 15:31

HyperSeg：实时语义分割的逐块超网络

注：文末附语义分割交流群HyperSeg:Patch-wiseHypernetworkforReal-timeSemanticSegmentation论文下载链接：https://arxiv.org/ab

Amusi（CVer）·2022-12-29 14:06

分割预研 -- 2022.5

MMSegmentationMMSegmentation：标准统一的语义分割框架非常好的分割开源集成框架：https://link.zhihu.com/?

祝小梦·2022-12-29 14:49

中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集

主要基于深度学习语义分割模型和多源遥感影像进行制作。首先，对原始影像进行预处理，并根据城市等级及其区域分布情况进行分层采样以及目视解译，制作训练和测试数据。

Sunny9qx·2022-12-29 11:47

Pytorch入门之前——写给计算机视觉小白

目标检测、语义分割、图像分类等等都属于计算机视觉领域。目标检测给定一张输入图像，检测出图像中特定目标的位置和具体类别，我们将这种任务称为目标检测任务，如下图所示。

CV365·2022-12-28 23:52

【论文阅读】【CVPR2022】Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

Introduction1.Findings2.Motivation3.Solution二、ClassRe-ActivationMaps(ReCAM)三、ExperimentAbstract提取类激活图(CAM)是为弱监督语义分割

JOJO-XU·2022-12-28 20:41

YOLO1（）

右：目标检测(已经实现实例级，每一个物体都能单独检测出)，像素级别（Segmentation图像分割）图像分类：输入图像，输出类别目标检测：输入图像，输出每一个物体多个类别多个框图像分割：语义分割（对每个像素分类

sponor·2022-12-28 20:55

零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task1 赛题理解 -学习笔记

比赛地址：零基础入门语义分割比赛-地表建筑物识别，该比赛是由天池和Datawhale联合举办的学习赛，进入比赛页面可以下载相关的数据集。学习任务：学习任务，查看学习任务，有层次递进的进行学习。

light-124·2022-12-28 15:07

chainer-语义分割-DeepLab【附源码】

DeepLab官网图二、代码实现1.deeplab主干网络实现，以mobilenet为例，后期可自行修改主干网络2.deepLab网络结构三、调用方式前言本文主要基于deepLab的网络结构搭建配合文章：语义分割框架链接一

爱学习的广东仔·2022-12-28 15:36

一文掌握 MobileNetV3 在 TorchVision 中的实现细节

TorchVisionv0.9中新增了一系列移动端友好的模型，可用于处理分类、目标检测、语义分割等任务。

HyperAI超神经·2022-12-28 15:06

[语义分割]SPP、空洞卷积与ASPP总结

ASPP全称：AtrousSpatialPyramidPooling，中文可以理解为空洞空间卷积池化金字塔或者多孔空间金字塔池化。在这其中，要理解两个概念：一个是SPP，池化金字塔结构或者叫空间金字塔池化层，都是一个东西；另一个是Atrous，空洞卷积，两个概念加在一起产生了ASPP。首先说一下SPP：SpatialPyramidPooling。这个结构出自于论文《SpatialPyramidPo

interesting233333·2022-12-28 12:09

语义分割经典网络：全卷积神经网络（FCN）&U-net

语义分割经典网络：全卷积神经网络（FCN）&U-netFCN解决问题将全连接层替换为卷积层：上采样output使其恢复到原图分辨率使用FCNs网络来进行像素级别的图像分类U-net背景U-Net架构overlap-tile

Hecttttttttt·2022-12-28 12:37

【SegNeXt】语义分割中对卷积注意力设计的反思

zy_destiny·2022-12-28 12:35

非对称标注的实时联合语义分割和深度估计

标题：Real-TimeJointSemanticSegmentationandDepthEstimationUsingAsymmetricAnnotations原文：https://arxiv.org/abs/1809.04766开源：https://github.com/drsleep/multi-task-refinenet（185Stars，官方实现）https://github.com/

Valar_Morghulis·2022-12-28 10:57

无卷积结构(那就纯ransformer)的参考图像分割：ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

Transformer}的参考图像分割：ReSTR:Convolution-freeReferringImageSegmentationUsingTransformers一、Abstract二、引言三、相关工作3.1语义分割

乄洛尘·2022-12-28 09:57

[CVPR2022|基于文本实例分割]ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

文章地址：2203.16768.pdf(arxiv.org)个人阅读见解，欢迎大家交流讨论指正~一、研究背景虽然近些年语义分割有了很大的进步，但是应用到现实世界下游任务还是有局限，无法处理未定义类别。

TycoonL·2022-12-28 09:23

深度学习——全卷积神经网络FCN（笔记）

1.FCN有关知识：①FCN是用深度神经网络来做语义分割的奠基性工作②它用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层，从而可以实现每个像素的预测CNN模型最后两层：全连接层（label语义信息）和全局平均池化层

钟楼小奶糕6·2022-12-28 08:14

深度解析转置卷积，理解转置卷积的原理

史丹利复合田的博客-CSDN博客_逆卷积和转置卷积参考视频：转置卷积（transposedconvolution）_哔哩哔哩_bilibili转置卷积转置卷积（TransposedConvolution）在语义分割或者对抗神经网络

SL1029_·2022-12-28 07:28

语义分割介绍

语义分割本篇博客对语义分割大致框架进行讲解，本章的目录如下：常见分割任务介绍（以语义分割为主）语义分割常见评价指标语义分割损失计算本文参考：语义分割前言https://www.bilibili.com/

樱木之·2022-12-28 06:08

Labelme分割标注软件的使用以及标注和标签生成

Labelme是一款经典的标注工具，支持目标检测、语义分割、实例分割等任务。

养乐多0902·2022-12-28 06:37

Dive into Deep Learning笔记——上

LeNetAlexNetVGGNetNiNGoogLeNetResNetDenseNetGPU相关迁移学习目标检测RCNN、fastRCNN、fasterRCNN、maskRCNNSSDYOLOCenterNetSDD实现#YOLO实践语义分割转置卷积

星尘逸风·2022-12-28 06:06

语义分割和数据集 13.10转置卷积

#@savedefread_voc_images(voc_dir,is_train=True):"""读取所有VOC图像并标注"""txt_fname=os.path.join(voc_dir,'ImageSets','Segmentation','train.txt'ifis_trainelse'val.txt')哪些是做训练哪些做验证数据集mode=torchvision.io.image.I

俺想发SCI·2022-12-28 06:25

FEANet——基于 RGBT的实时语义分割特征增强注意力网络

：FEANet:Feature-EnhancedAttentionNetworkforRGB-ThermalReal-timeSemanticSegmentation（FEANet：基于RGBT的实时语义分割特征增强注意力网络

迷途老书虫·2022-12-28 04:12

目标检测及语义分割学习论文汇总

论文加中翻译地址：R-CNN：(45条消息)R-CNN论文详解（论文翻译）_v1_vivian的博客-CSDN博客_rcnn论文https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/78599229SPPNet:《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》(45

辣条酱·2022-12-28 01:53

error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'

下面是运行代码出现的错误，我运行的代码是运用语义分割对路面数据集进行分类处理，需要检测输入图片的分类，然后出现了这样的错误，原因是没有找到输入的图片，有时候使用摄像头的时候也会经常报这个错误，这个时候需要检查一下自己输入的图片地址是否正确

科研小学生·2022-12-28 01:48

使用cityscapes数据集在mmsegmentation框架下训练语义分割模型

使用cityscapes数据集在mmsegmentation框架下训练语义分割模型1.mmseg安装mmsegmentation有着完整的中英文文档：依赖—MMSegmentation0.29.1文档安装

JH-Sun·2022-12-27 23:08

语义分割模型

1.FCN（1）通道数21的特征层，21=数据集类数20+背景1，每一个像素有21个通道，对21个通道进行softmax回归，之后就可以获得每一个像素的每一个类别的预测概率，因为可以确认像素概率最大的那一类。（2）CNN中的最后通过全连接层，输出为一个一维向量，在每一个通道中显示这张图片对应每种类别的概率。然而在在FCN中，最后输出是一个二维数据，可以去看到每一个像素的信息。那么是如何将全连接层转

进进进进·2022-12-27 23:05

ROS学习番外篇14—nuScenes-LidarSeg数据集的下载和解析

nuScenes-LidarSeg数据集是nuScenes数据集的激光雷达语义分割子集，相比于SemanticKITTI，其最大的不同应该是采用了32线的激光雷达，因此数据密度少了一倍。

_寒潭雁影·2022-12-27 21:04

ECCV 2020 论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）

ECCV2020论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）[oral,spotlight][Post][Dehazing][Enhancement][Dinoising

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-27 21:56

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