语义分割算法实践第40页

（27）语义分割--cityscape数据集的读取和使用

1、主要参考（1）图像分割cityscape数据集使用介绍-知乎（2）torchvision支持很多现成的数据集Datasets—Torchvision0.13documentation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2、下载（1）找到CityScape他们家的主页，印象中要用.edu的邮箱注册比较好，注册后登录下载，而且好像

chencaw·2022-12-09 05:31

无人驾驶环境下的图像语义分割 CityScapes 数据集使用方法分享

CityScapes是目前自动驾驶领域最具权威性和专业性的图像语义分割评测集之一，其关注真实场景下的城区道路环境理解，任务难度更高且更贴近自动驾驶等热门需求。今天就带大家一起来看看。

OpenDataLab·2022-12-09 05:01

CVPR 2020｜图网络引导的实时语义分割网络搜索 (GAS)

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货作者：Peiwen知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/125488361本文已由作者授权转载，未经允许，不得二次转载。论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.06793之后代码将会开源：https://github.com/L-Lighter/LightNet作者：林培文*，孙

AI算法修炼营·2022-12-08 21:19

CVPR2022论文分享会--复盘

的思考以及大卷积核的引出RACV2021观点集锦|视觉transformer从主干encoder到任务decoder:现状与趋势总结大卷积核的优势：更高效的提高了感受野；下游性能持续增大(尤其是在检测分割上，语义分割性能提高了很多

小蔡是小菜·2022-12-08 20:29

语义分割-CityScapes数据集

前言常见的语义分割数据集有VOC2012,MSCOCO以及Cityscapes等。

Good@dz·2022-12-08 19:44

ubuntu18安装nvidia驱动的踩坑记录（最后成功安装）

想跑跑下tf下语义分割的模型，在工控机下配置环境（工控机环境基本是全新的）。因为之前弄过nvidia驱动+cuda+cudnn的配置，印象中驱动是最好装的，但是这次出现

hugice·2022-12-08 14:34

【论文速读】RandLA-Net大规模点云的高效语义分割

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds作者：QingyongHu1,BoYang1,LinhaiXie1,StefanoRosa1,YulanGuo翻译：北理工苏同学本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享

Being_young·2022-12-08 13:47

2020年，如何学习和掌握计算机视觉

目录1.前言2.框架3.硬件4.理论&实践4.1网课4.2文章与代码4.3书4.4竞赛5.更艰难的方法5.1前言5.2架构5.3语义分割5.4目标检测5.5实例分割5.6姿态估计6.参考1.前言在学习计算机视觉之前

EDPJ·2022-12-08 13:15

从零开始：机器学习的数学原理和算法实践--学习笔记（2）

数据准备阶段数据采集数据清洗:去除不合理的值、缺失值处理不均衡样本处理:上采样、下采样数据类型转化:one-hot编码数据标准化:max-min标准化、z-score标准化（将数据转化为均值为0，方差为1的正态分布）特征工程特征构建特征提取特征选择：从原来的特征集合中剔除部分对预测结果无效甚至会产生负面影响的特征，从而提高预测模型的性能；降维：对原来的特征集合中的某些特征做计算组合，从而构建新的特

weixin_45752264·2022-12-08 12:54

从零开始：机器学习的数学原理和算法实践--学习笔记（1）

梯度梯度：多元函数对各个自变量求偏导形成的向量泰勒公式f(x)=f(a)0!+f1(a)1!∗(x−a)+f2(a)2!∗(x−a)2+f3(a)3!∗(x−a)3+...+Rn(x)f(x)=\frac{f(a)}{0!}+\frac{f^1(a)}{1!}*(x-a)+\frac{f^2(a)}{2!}*(x-a)^2+\frac{f^3(a)}{3!}*(x-a)^3+...+R_n(x)f

cc_wangxin·2022-12-08 12:13

Semantic Segmentation Editor语义分割标注工具安装与使用的坑

SemanticSegmentationEditor语义分割标注工具安装与使用的坑导入https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editorhttps

亡命天涯ba·2022-12-08 11:57

superpixels(超像素）

其中超像素比较常用的一种方法是SLICSemanticSegmentation（语义分割）：把图像中每个像素赋予一个类别标签（比如汽车、建筑、地面、天空等），比如把图像分为了草地（浅绿）、人（红色）、树木

青风木叶·2022-12-08 10:45

TokenFusion 代码

只看语义分割。

翰墨大人·2022-12-08 07:54

【炼丹随记】样本不均衡时，class_weight 的计算

语义分割时，如果样本比例失衡，就需要设置class_weight来平衡损失，那么该如何计算呢？直观的想到是，先获取图片的每个类别的像素点的个数之间的比例，然后用1去除以。

magic_ll·2022-12-08 06:08

open3d基本介绍,开源点云处理库,支持python/C++,支持机器学习深度学习扩展

open3dgithubopen3dgitee官方教程文档视频教程2.介绍开源点云处理库支持python/C++3.Open3D-Viewerapp点云可视化软件4.Open3D-MLopen3d的机器学习扩展以场景语义分割任务为主

阿航626·2022-12-08 02:17

卷积神经网络应用领域和基本结构

因此,CNN在诸多领域的应用特别是图像相关任务上表现优异，例如图像分类、图像语义分割、图像检索、物体检测等计算机视觉的问题，而我自己研究方向也是SAR图像

毛毛真nice·2022-12-08 01:42

DeepLab 语义分割模型 v1、v2、v3、v3+ 概要（附 Pytorch 实现）

本文转载自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/68531147?utm_source=qq，侵删本文是对DeepLab系列的概括，主要讨论模型的设计和改进，附Pytorch实现代码，略去训练细节以及性能细节，这些都可以在原论文中找到。原论文地址：DeepLabv1https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdfDeepLabv2DeepLab:S

weixin_39450742·2022-12-08 01:02

DeepLab语义分割

参考：DeepLabV1V2V3V3+及pytorch实现V1DeepLab是针对语义分割任务提出的模型，主要使用了DCNN、CRF、空洞卷积做密集预测。

周月亮·2022-12-08 01:01

【SLAM论文阅读笔记】Multi-modal Semantic SLAM for Complex Dynamic Environments

但是目前语义分割存在分割不

sugarkss·2022-12-08 01:30

【动态SLAM】快速入门（原理介绍及经典算法）

【动态SLAM】快速入门（原理介绍及经典算法）0简介1.传统视觉SLAM技术的局限2.常用算法：2.1基于深度学习的分割方法2.1.1目标检测（ObjectDetection）2.1.2语义分割（INstanceSegmentation

Mr.Qin_·2022-12-08 01:59

【动态SLAM以及其解决方法汇总】

动态场景下的slam动态场景下的slam的问题解决方法语义slam时间效率问题的方法方式一：将分割网络放在单独的线程方案二：目标检测与语义分割网络之间的切换方案三：只在关键帧上进行目标检测分析与总结大神连接

浅冲一下·2022-12-08 01:58

基于Pytorch语义分割模型的C++部署教程，CPU版本

基于Pytorch语义分割模型的C++部署教程，CPU版本1.pth权重文件转pt权重文件两种pth保存的方式模型转换2.C++libtorch的下载与环境配置libtorch下载LibtorchC++

有个读博梦。·2022-12-07 22:55

深度学习算法三：语义分割(SegNet+ResNet50)思路理解小记录

语义分割一般都是使用的全卷积网络，也即可以先提取特征，这时候尺寸会变小，然后会再把尺寸变大到原尺寸，或者说是和训练图片相同的尺寸。因此我们一般需要编码器提取特征，然后再使用解码器恢复尺寸。

耐心的小黑·2022-12-07 22:22

Coovally任务详解之实例分割任务

实例分割（InstanceSegmentation）是视觉经典四个任务中相对最难的一个，它既具备语义分割（SemanticSegmentation）的特点，需要做到像素层面上的分类，也具备目标检测（ObjectDetection

Coovally AI模型快速验证·2022-12-07 20:42

视觉2D感知（二）：语义分割算法及在无人驾驶的应用

比如道路、建筑物、数目等无法识别可行驶区域，无法规避所有障碍物2.粗略的物体框表示矩形框：中心点+长宽无法精确表述物体形状3.受限的应用场景自适应巡航自动紧急刹车盲区监测不适用于车道保持和泊车辅助二.语义分割

anthony-36·2022-12-07 18:28

2D语义分割网络：ENet

2D语义分割网络：ENetENet — ADeepNeuralArchitectureforReal-TimeSemanticSegmentation存在问题结构设计选择数据集结果ENet — ADeepNeuralArchitectureforReal-TimeSemanticSegmentation

ZoeX·2022-12-07 18:25

Fast-SCNN：多分支结构共享低级特征的语义分割网络

介绍一篇BMVC2019语义分割论文Fast-SCNN:FastSemanticSegmentationNetwork，谷歌学术显示该文已有62次引用。

我爱计算机视觉·2022-12-07 18:24

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析

前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。

浪子私房菜·2022-12-07 18:24

转载：google语义分割网络Deep Lab v3 plus设计思想以及架构

一、DeepLabv3+概览1.1语义分割的门派之争当前的语义分割网络层出不穷，基本上形成了4种不同的实现架构（1）图像金字塔的构架（DeepMedic、2-scale-RefineNet等）首先对输入图像进行尺度变换得到不同分辨率的版本

qianshan2020·2022-12-07 18:24

语义分割算法之DeepLabV3+论文理解及代码分析

前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。

just_sort·2022-12-07 18:23

2D 语义分割——DeepLabV3plus 复现

文章目录语义分割简介DeepLabV3plus模型结构基础知识点模型实现Backbone设计实验结果语义分割简介语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，其通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块

Lemon_Yam·2022-12-07 18:51

车道线分割预研

文章目录分割的含义语义分割和实例分割车道线分割预研VPGNetSCNNMaskRCNNDeepLabv3+车道线方案经验总结总结分割的含义语义分割和实例分割mIOU_category，mIOU_class

Mars_WH·2022-12-07 18:56

论文研究 | 图像分割中数据标注方法

而图像识别算法的训练需要大量高质量的数据集，尤其是面向图像分割算法的语义分割标注数据，获取成本极高。语义分割标注是对物体区域进行划分并分类，通常使用多边形标注的方

太阳碎片Bella·2022-12-07 16:59

PaddleSeg之语义分割模型部署

模型训练完后，往往在实际应用过程中对实时性都有一定的要求，而python运行效率比较慢，所以需要采用其他加速的部署方案，这里主要介绍下PaddleSeg的C++部署方案。1.模型导出pythonexport.py--config./configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet101_os8_cityscapes_769x769_80k.yml--model_path./

沉睡的黑马·2022-12-07 14:03

Transformer 在计算机视觉领域疯狂“内卷”

继『Transformer杀疯了，图像去雨、人脸幻构、风格迁移、语义分割等通通上分』之后，Transformer在计算机视觉领域继续疯狂“内卷”。

我爱计算机视觉·2022-12-07 13:15

CVPR 2022 | 华中科大&腾讯开源TopFormer：用于移动语义分割的Transformer

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童TopFormer：TokenPyramidTransformerforMobileSemanticSegmentation论文:https://arxiv.org/abs/2204.05525开源地址代码：https://github.com/hustvl/TopFormer虽然ViT在计算机视觉方面取得了巨大的

Amusi（CVer）·2022-12-07 13:42

Multimodal Token Fusion for Vision Transformers

多模态token融合，我是语义分割，只看RGB和Depth模态。

翰墨大人·2022-12-07 11:27

ultra fast lane detection训练自己的数据集

我认真阅读了作者的知乎回答他一直说标准分割数据集就可以训练我哪知道什么是标准分割数据集呢还有人一直说是二值标签但是其实不是哈不是二值标签大家知道语义分割训练的时候标签的像素是根据类别设置的比如背景是0，

小王在线秃头·2022-12-07 07:19

深度学习-全卷积神经网络（FCN）

FullyConvolutionalNetworks，FCN）是JonathanLong等人于2015年在FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架

weixin_40826634·2022-12-07 07:46

计算机视觉-深度学习图像检测方法梳理

计算机视觉-深度学习图像检测方法梳理由于之后要转方向啦，趁这段时间整理手中硕士研究方向的一些阅读笔记，这是一篇关于计算机视觉的基础知识梳理先搞清一些小知识点首先我们要弄清楚图像分类、目标定位、语义分割、

一只不会飞的猪·2022-12-07 07:45

1.yolov5目标检测-理论部分

图像分割分为语义分割和实例分割（要求判断图像中的像素属于哪个类别）。youonlylookonce（你只看一次）=YOLO由图片分类，过渡到目标检测，除了识别出目标，还要标记出目标的位置。

余生的观澜·2022-12-07 05:10

2022年的有关语义分割的论文，含CVPR、ECCV、ICLR、AAAI

TransRAC:EncodingMulti-scaleTemporalCorrelationwithTransformersforRepetitiveActionCounting，CVPR2022Oral论文：https://arxiv.org/abs/2204.01018[2204.01018]TransRAC:EncodingMulti-scaleTemporalCorrelationwit

m0_61899108·2022-12-07 05:38

语义分割中的 loss function 最全面汇总

视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨程序员阿德@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/101773544编辑丨极市平台导读本文总结了语义分割中的

视学算法·2022-12-06 23:11

语义分割中的损失

语义分割中的损失losslist:CEBCEWCEFocallossDicelossIOUlossTverskyloss敏感性–特异性lossGeneralizedDicelossBCE+DicelossDice

Harrylin、·2022-12-06 23:09

dice系数交叉熵_语义分割中的损失函数

1交叉熵信息量：当一个事件发生的概率为，那么该事件对应的概率的信息量是。信息量的熵：信息量的期望，假设事件共有n种可能，发生的概率为，那么该事件的熵为：相对熵，又称KL散度，如果我们对于同一个随机变量x有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)，我们可以使用KL散度(Kullback-Leibler(KL)divergence)来衡量这两个分布的差异。KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样

weixin_39524425·2022-12-06 23:09

dice系数交叉熵_二分类语义分割损失函数

这里针对二类图像语义分割任务，常用损失函数有：[1]-softmax交叉熵损失函数(softmaxloss，softmaxwithcrossentroyloss)[2]-diceloss(dicecoefficientloss

weixin_39637921·2022-12-06 23:09

【MindSpore】实现CV语义分割不同类别加权计算损失

在复现High-resolutionNetWork（HRNet）用于语义分割时，Cityscapes数据集不同类别的物体在计算损失时赋有不同的权重。

bravozyz·2022-12-06 23:09

【PyTorch】使用交叉熵作为语义分割损失函数遇到的坑

引言图像语义分割其实就是像素级别的图像分类。因此，我们可以选择交叉熵作为我们的损失函数。但使用交叉熵的时候，有以下几点是需要注意的。

Xavier Jiezou·2022-12-06 23:36

图像语义分割中常用的损失函数

转载于集市平台：https://mp.weixin.qq.com/s/GkiV_KMWLcxiFnqFavtuwA1.crossentropyloss用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失

六娃_lw·2022-12-06 23:04

语义分割之损失函数汇总

损失函数综述收录了常规的语义分割函数博客资源：https://blog.csdn.net/qq_22751305/article/details/107100347?

放牛娃子·2022-12-06 23:33

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