语义分割论文笔记第14页

图像语义分割准确率度量方法总结

图像语义分割准确率度量方法总结衡量图像语义分割准确率主要有三种方法：像素准确率（pixelaccuracy,PA）平均像素准确率（meanpixelaccuracy,MPA）平均IOU（MeanIntersectionoverUnion

weixin_30768661·2023-11-04 23:54

语义分割中多尺度特征的配准问题

1.问题阐述语义分割的目的是给每一个像素进行正确的分类，这个定义提供了一种从分类视角看待问题的思路，但不能很好的阐述语义分割所面临的关键问题。

深蓝学院·2023-11-04 23:24

Python计算语义分割模型的评价指标

目录一、混淆矩阵二、分类指标1、Accuracy(准确率）2、Precision（查准率）3、Recall（查全率）4、F1-score三、语义分割的评价指标1、MPA(类别平均像素准确率)2、IoU(

清纯世纪·2023-11-04 23:53

语义分割的常用指标详解

1混淆矩阵假设有6个类别，L为10个真实标签的取值，P为对应的预测的标签值，先计算对应的n(类别数，这里假设为6）xL+P:bin的值一定是分类数的平方。混淆矩阵先将真实标签和预测标签抻成一维向量，做一个对应关系（nxL+P)，再将这个对应的一维向量抻成二维矩阵，如下图，很奇妙地将真实值与预测值之间的像素点对应起来了。如上图示例，混淆矩阵要表达的含义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表

L_bloomer·2023-11-04 23:23

语义分割各种评价指标实现

一些概念、代码参考：[1]憨批的语义分割9——语义分割评价指标mIOU的计算[2]【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）

络小绎·2023-11-04 23:22

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算代码

语义分割准确率、精确率、召回率、F1值计算使用提示：需要opencv库只需将预测结果文件路径与标签路径改一下只针对二分类哦（多分类可稍作修改）代码里正类的像素值为255，可做修改！

小绵羊在努力·2023-11-04 23:51

Pytorch语义分割准确率计算

importnumpyasnpclassEvaluator(object):def__init__(self,num_class):self.num_class=num_classself.confusion_matrix=np.zeros((self.num_class,)*2)defPixel_Accuracy(self):Acc=np.diag(self.confusion_matrix).

JINGXINGE·2023-11-04 23:19

语义分割准确率计算

目录pytorch版sklearn版pytorch版"""referencefrom:https://github.com/LeeJunHyun/Image_Segmentation/blob/master/evaluation.py"""importtorch#SR:SegmentationResult#GT:GroundTruthdefget_accuracy(SR,GT,threshold=

AI视觉网奇·2023-11-04 23:48

YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层

BiFPN1.1FPN的演进2.YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层1.BiFPNBiFPN（Bi-directionalFeaturePyramidNetwork）是一种用于目标检测和语义分割任务的神经网络架构

山河亦问安·2023-11-04 21:40

Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network 论文笔记

Scaled-YOLOv4:ScalingCrossStagePartialNetwork论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.08036一、ProblemStatementCSPNet的作者用其CSPNet的方法分别从网络的深度，宽度，结构和输入图像的分辨率改善YOLOV4。二、Direction作者发现在RegNet中，CNN最优的深度为60左右，且当bottlene

Tianchao龙虾·2023-11-04 20:37

【VSLAM系列】三：Vins-Mono论文笔记

VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点：1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合，基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存，加载，并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法：1.松耦合法，imu是独立于摄像头的模块，常使用EKF算法，imu数据此时用于状态传播，

塞拉摩·2023-11-04 19:06

竞赛选题深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

文章目录1前言2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像

laafeer·2023-11-04 18:38

论文笔记 | TIMESNET: TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS 时序数据1D-2D

文章目录一、==*ThesisKeyMessages*==二、==*KeyPoints*==2.1、==*1D-2D*==2.2、==*TimesBlock*==三、==*ArticleReflection*==1、Motivations2、解决方案的关键3、论文工作成果四、总结与讨论CSDN欲寄：https://blog.csdn.net/qq_62631255一、ThesisKeyMessag

欲寄·2023-11-04 17:26

论文笔记：TIMESNET: TEMPORAL 2D-VARIATION MODELINGFOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS

ICLR20231intro时间序列一般是连续记录的，每个时刻只会记录一些标量之前的很多工作着眼于时间维度的变化，以捕捉时间依赖关系——>可以反映出、提取出时间序列的很多内在特征，比如连续性、趋势、周期性等但是现实时间序列数据中的时间序列通常是由很复杂的时间特征组成，不同的时间维度上的变化会糅杂在一起，使得建模时间维度的变化异常困难在深度学习领域，很多模型有很强的建模非线性的能力，因而可以捕获时间

UQI-LIUWJ·2023-11-04 17:54

yolo v1论文笔记

yolov1参考这篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/46691043摘要weframeobjectdetectionasaregressionproblemtospatiallyseparatedboundingboxesandassociatedclassprobabilities.作者将目标检测问题变成一个回归问题，包括boundingboxes的计算和目标类别的

红鲤鱼遇绿鲤鱼·2023-11-04 13:58

YOLO学习笔记之YOLO v1 论文笔记1（超详细：翻译+理解）

前言一、Abstract（概括）二、Introduction（介绍）三、UnifiedDetection（统一检测）1、NetworkDesign（网络设计）2、Training（训练）3、Inference（推论）4、LimitationsofYOLO（YOLO的局限性）前言看过很多的YOLO中文版学习笔记，干货比较多，但是，有点干，对于很多想要入门的童鞋来说，看着很难理解，一些概念晦涩难懂，一

bufengzj·2023-11-04 13:17

开放词汇视觉定位 OV-VG: A Benchmark for Open-Vocabulary Visual Grounding 论文笔记

开放词汇视觉定位OV-VG:ABenchmarkforOpen-VocabularyVisualGrounding论文笔记一、Abstract二、Abstract三、相关工作A、视觉定位B、短语定位C、

乄洛尘·2023-11-04 04:28

CoCa论文笔记

摘要计算机视觉任务中，探索大规模预训练基础模型具有重要意义，因为这些模型可以可以极快地迁移到下游任务中。本文提出的CoCa（ContrastiveCaptioner），一个极简设计，结合对比损失和captioning损失预训练一个image-textencoder-decoder基础模型，该模型包含对比方法，如CLIP，和生成方法，如SimVLM，的学习能力。与基本的encoder-decoder

hello_dear_you·2023-11-03 18:28

自动驾驶之-MATLAB环境下利用单目摄像头和语义分割创建占位栅格（occupancy grid）

本文简单讲解如何使用深度学习语义分割估计车辆可行驶区域(freespace)，并创建占位栅格（occupancygrid），然后使用占位栅格创建车辆代价图（vehiclecostmap），代码运行环境为

哥廷根数学学派·2023-11-03 13:25

【项目实战:证件照】语义分割deeplab3+(pytorch/python)部署安卓实现证件照

实现的功能利用torchvision的语义分割模型deeplab3+,进行转换，然后部署到安卓上，实现二寸证件照的生成。

程序猫猫小白·2023-11-03 10:19

基于知识蒸馏的车辆可行驶区域分割算法研究

2020研究院：同济大学关键词：知识蒸馏可行驶区域图像分割卷积神经网络前言2014年，LongJ[1]等人提出使用全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetworks，FCN）对图像进行语义分割

HoraceO·2023-11-03 06:16

坚持记录博客NO：1------------------＞论文笔记：深度学习

1.词汇学习paradigm：典范；样式；引申为课题hierarchical：分层的；等级体系的2.小知识扩展：百度创始人李宏彦创办的第一个研究所就是深度学习研究所3.重点知识：（1）什么是机器学习？答：机器学习机器就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测.（2）BP算法？答：BP算法是人工神经网络的反向传播算法（BackPropgation）利用B

红心柚大果·2023-11-03 02:14

【论文笔记】U-BERT: Pre-training User Representations for Improved Recommendation

原文作者：ZhaopengQiu,XianWu,JingyueGao,WeiFan原文标题：U-BERT:Pre-trainingUserRepresentationsforImprovedRecommendation原文来源：AAAI2021原文链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2116.QiuZ.pdfU-BERT:Pre-trainingUs

BodyCsoulN·2023-11-02 22:58

语义分割 - 简介

语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像中的每个像素标记为对应的语义类别。

我有明珠一颗·2023-11-02 18:45

[迁移学习]UniDAformer域自适应全景分割网络

一、概述域自适应全景分割是指利用一个或多个相关域中的现成标注数据来缓解语义分割数据标注复杂的问题。本文提出了一种UniDAformer域自适应全景分割网络，其基于Trans

ViperL1·2023-11-02 12:07

Stable Diffusion系列（二）：ControlNet基础控件介绍

SoftEdge：软边缘检测Lineart：精细线稿提取Scribble/Sketch：涂鸦提取MLSD：建筑领域的线条提取3D提取类Normalmap：法线贴图Depth：深度计算Segmentation：语义分割属性继承

羊城迷鹿·2023-11-02 10:02

语义分割的实时自适应方法

文章信息论文题目为《ToAdaptorNottoAdapt?Real-TimeAdaptationforSemanticSegmentation》，该文于2023年发表于IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)会议上。文章提出一种用于实时域自适应的硬件感知模块化最便宜的训练框架，能够主动控制模型的自适应。摘要在线域自适应方法的目标是

当交通遇上机器学习·2023-11-02 09:42

论文笔记之Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations文中把整个推荐过程分成两个步骤：•deepcandidategenerationmodel.即召回部分•deeprankingmodel.即精排部分文中指出YouTube推荐的三个主要挑战：•Scale.YouTube推荐的数据规模大，一些适合处理小规模数据的推荐算法效果不好。•Freshness.YouTube

小弦弦喵喵喵·2023-11-02 01:46

论文笔记——chatgpt评估+

文章目录1.chatgpt效果评估:EvaluatingChatGPT’sInformationExtractionCapabilities:AnAssessmentofPerformance,Explainability,Calibration,andFaithfulness文章简介文章结论2.事件抽取：OneEE:AOne-StageFrameworkforFastOverlappingand

YingJingh·2023-11-01 23:06

最新轻量ViT综述！后Transformer时代如何发展？

最近，一些开创性的工作在计算机视觉（CV）中采用了类似Transformer的架构，他们报告了这些架构在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的出色性能。

自动驾驶之心·2023-11-01 21:09

【论文笔记2019-04-10】Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection

网络优化不平衡问题妨碍了充分利用设计良好的架构，进而限制其总体性能。可概括如下：1.采样级的不平衡：随机采样会使所选样本受简单样本的支配；复杂采样方法，如OHEM，会使注意力更向复杂样本集中，但是却对噪声标签敏感，并且会提升内存的占用和计算量。2.特征级的不平衡：深度高水平的特征具有更多语义，而浅层低水平特征更容易描述。近年来，基于横向连接的特征整合如FPN和PANet的使用，使得目标检测获得了进

EverydayRunning·2023-11-01 13:20

论文笔记：Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points (CVPR 2019)

【作者】•XingyiZhou,UTAustin,[email protected]•JiachengZhuo,UTAustin,[email protected]•PhilippKrähenbühl,UTAustin,[email protected]【问题】自上而下的方法多年来一直主导着物体检测。流行的物体检测器将物体检测转换为矩形区域分类，通过（1）显式裁剪区域或区域特征（两

weixin_40304882·2023-11-01 10:25

【论文笔记】Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs：A Roadmap

（后续更新完善）2.KG-ENHANCEDLLMS2.1KG-enhancedLLMPre-training以往将KGs集成到大型语言模型的工作主要分为三个部分:1)将KGs集成到训练目标中，2)将KGs集成到LLM输入中，3)将KGs集成到附加的融合模块中。2.1.1IntegratingKGsintoTrainingObjective这一类的研究工作集中在设计新的知识感知训练目标，一个直观的想

·2023-11-01 07:58

自动驾驶入门日记-2-图像语义分割

对交通场景的有效认知是自动驾驶中的关键一环，尤其是对道路可行域的识别和检测，对前方车辆行人的识别和轨迹预测，这些行为的预测准确性直接决定了自动驾驶汽车的安全性能，例如几年前一辆特斯拉L2级别的自动驾驶汽车由于将一辆白色大货车误识别为天空，导致车毁人亡的悲剧。同时相比于激光雷达的物体检测，使用RGB图像信息可以完成在雾、雪、沙尘暴等恶劣天气条件下的物体检测并且成本较低。而单纯的物体检测会丢失场景的相

我爱大头老婆·2023-11-01 06:06

基于ORB-SLAM2的语义地图构建，分成服务端和客户端

注：视觉SLAM算法使用ORBSLAM2，语义分割网络模型使用deeplabv2。

XindaBlack·2023-11-01 01:22

笔记47：FCN网络的Pytorch实现

本地笔记地址：D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\1.语义分割任务\Pytorch中FCN的实现aaa

恨晨光熹微·2023-10-31 23:48

论文笔记 ACL 2021|TEXT2EVENT: Controllable Sequence-to-Structure Generation for End-to-end Event Extract

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1事件抽取转换为结构生成2.2Sequence-to-Structure结构：2.3模型学习3实验1简介论文题目：TEXT2EVENT:ControllableSequence-to-StructureGenerationforEnd-to-endEventExtraction论文来源：ACL2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/

hlee-top·2023-10-31 23:17

论文笔记notion模板

https://ash-icon-968.notion.site/a7baf2af8362493f9379a9c471d15bf6

咖乐布小部·2023-10-31 23:53

[论文笔记]RetroMAE

引言RetroMAE，中文题目为通过掩码自编码器预训练面向检索的语言模型。尽管现在已经在许多重要的自然语言处理任务上进行了预训练，但对于密集检索来说，仍然需要探索有效的预训练策略。本篇工作，作者提出RetroMAE，一个新的基于掩码自编码器(MaskedAuto-Encoder,MAE)的面向检索的预训练范式。主要有三个关键设计：一个新颖的MAE工作流，其中输入句子用不同的掩码进行了编码器和解码器

愤怒的可乐·2023-10-31 23:49

论文笔记之Soft Q-learning

论文地址，点这里源码地址，点这里参考：softQ-learning-v1softQ-learning-v2softQ-learning-v3本人阅读目的：这篇文章是SoftActor-Critic的基础，建议在阅读SAC之前，先读懂这篇文章。（2017年发表于顶会ICML）文章核心：证明Energy-basedpolicy是Maximum-entropy强化目标函数的最优解。这篇文章在我们通常的强

Ton10·2023-10-31 23:49

《基于主动安全策略的蜜网系统的设计与实现》论文笔记

一种采用主动安全策略的蜜网系统示例：监控主机和陷阱主机分离分为三部分：系统管理模块+重定向程序+日志审计与查看模块。系统管理模块：陷阱主机上开放的web站点，和ftp站点上放置带蜜文件，并对主机进行配置。重定向程序：运行在服务器组上，将可疑的访问重定向到陷阱主机，发送日志到分析审计主机。日志分析审计主机：对监控信息进行分析，获取黑客的行为。系统管理模块设计：1、陷阱主机的安全性配置：更改所提供服务

被使用了吧·2023-10-31 17:23

【系列笔记1】基于迁移学习的语义分割常见算法系

目录迁移分割的背景介绍1.《FCNsintheWild-Pixel-levelAdversarialandConstraint-basedAdaptation》2.《Learningtoadaptstructuredoutputspaceforsemanticsegmentation》3.《ADVENT:AdversarialEntropyMinimizationforDomainAdaptati

LANG_C_·2023-10-31 08:28

基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。

自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。

matlabgoodboy·2023-10-31 08:23

PP-MobileSeg: 探索移动设备上又快又准的语义分割模型

论文：https://arxiv.org/abs/2304.05152代码：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/tree/main/projects/pp_mobileseg0、摘要transformer在CV领域的成功之后，出现了很多在移动设备上使用它们的尝试性工作，但是这些工作在某些实际应用中的表现仍然不能令人满意。为了解决这个问题，本文提

叶舟·2023-10-31 01:38

语义分割 - 图像分割

语义分割将图片中的每个像素分类到对应的类别应用：路面分割vs实例分割：语义分割中最重要的数据集之一是：PascalVOC2012

mango1698·2023-10-30 14:57

全连接神经网络 - FCN

FCN(全卷积神经网络)图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。