语义分割论文笔记第8页

【论文笔记】Cam4DOcc: Benchmark for Camera-Only 4D Occupancy Forecasting in Autonomous Driving Application

Cam4DOcc:BenchmarkforCamera-Only4DOccupancyForecastinginAutonomousDrivingApplications原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.17663I.引言现有的基于相机的占用估计方法仅估计当前和过去的占用状态，但自动驾驶汽车需要未来的环境条件。本文提出首个相机4D占用预测基准Cam4DOcc，包含数据

byzy·2023-12-23 15:30

【论文笔记】NeuRAD: Neural Rendering for Autonomous Driving

原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.152601.引言神经辐射场（NeRF）应用在自动驾驶中，可以创建可编辑的场景数字克隆（可自由编辑视角和场景物体），以进行仿真。但目前的方法或者需要大量的训练时间，或者对传感器的建模过于简单（导致仿真和真实数据的间隙），或者性能较低。本文提出NeuRAD，一种可编辑的新视图合成模型。该方法可以处理大型自动驾驶场景，建模了重要的传感器特

byzy·2023-12-23 15:28

hjxu2016·2023-12-23 11:52

[CVPR2023 | GrowSP：无监督3D点云语义分割]

落叶霜霜·2023-12-23 09:05

ACL2021论文笔记——Semantic Representation for Dialogue Modeling

论文链接：SemanticRepresentationforDialogueModeling(aclanthology.org)https://aclanthology.org/2021.acl-long.342.pdfattention:本文的"我"、"我们"都指作者概述：题目为《对话建模的语义表示》仍需解决的问题：1.AMR2.featurefusion(Mangaietal.,2010)3.

Mike峰·2023-12-23 08:28

【论文笔记】Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

笔记目录（部分笔者省略）摘要1.简介2.相关工作无监督RE_ID无监督域自适应多标签分类零镜头学习3.深度软件多标签参考学习3.1问题表述和概述3.2软多标签引导的硬否定挖掘3.3跨视野一致性软多标签学习3.4参考代理学习4.实验4.1数据集基准测试评估辅助数据集4.2实验实施细节4.3与最新方法的比较与基于手工特征表示模型的比较与基于伪标签学习模型的比较与基于无监督域自适应模型的比较4.4消融研

Yo3ngLau·2023-12-23 02:21

image caption 必看论文，模型整理

基础模型transformers-attentionisallyouneed细节笔记论文笔记几个重点1.架构图2.attention原理attention机制中的query,key,value的概念解释

MIngo的成长·2023-12-23 01:16

语义分割之Unet

在众多的图像分割算法中，语义分割作为一种能够对图像中的每个像素进行分类的方法，具有很高的实用价值。

黑夜寻白天·2023-12-23 00:10

深度估计之旅 — AICrowd单目深度感知

小北的北·2023-12-21 17:25

[论文笔记] GNNAdvisor: An Adaptive and Efficient Runtime System for GNN Acceleration on GPUs

GNNAdvisor:AnAdaptiveandEfficientRuntimeSystemforGNNAccelerationonGPUsGNNAdvisor:GPU上GNN加速的自适应高效运行时系统[Paper][Slides][Code]OSDI’21摘要提出了GNNAdvisor,一个用于加速GPU平台上各种GNN工作负载的自适应高效运行时系统.从GNN模型和输入图中探索并识别了几个与性能

PeakCrosser·2023-12-21 17:05

论文笔记 | Nature 2023 FunSearch：利用大语言模型在数学科学领域探索新的发现

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言科学中有许多难以解决的问题，这些问题难以获得确切解答，但却相对容易进行验证。在数学和计算机科学领域，这类问题被称为NP完全优化问题（NP-completeoptimizationproblems）。人们普遍认为不存在能够在“可接受时间”内（即多项式时间内）解决此类问题的算法，

叶庭云·2023-12-21 12:22

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。不幸的是，使用整个模型集合进行预测繁琐，可能会因为计算成本过高而难以部署给大量用户，尤其是如果各个模型是庞大的神经网络时。研究表明，可以将集合中的知识压缩成一个单一模型，这样更容易部署，而我们则进一步使用不同的压缩技术发展了这种方法。本文在MNIST数据集上取得了令人惊讶

xhyu61·2023-12-21 10:48

【论文笔记】MCANet: Medical Image Segmentation withMulti-Scale Cross-Axis Attention

医疗图像分割任务中，捕获多尺度信息、构建长期依赖对分割结果有非常大的影响。该论文提出了Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）模块，融合了多尺度特征，并使用Attention提取全局上下文信息。论文地址：MCANet:MedicalImageSegmentationwithMulti-ScaleCross-AxisAttention代码地址：https://githu

justld·2023-12-21 10:47

论文笔记 | ICLR 2023 WikiWhy：回答和解释因果问题

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言ICLR2023|Accept:notable-top-5%：《WikiWhy:AnsweringandExplainingCause-and-EffectQuestions》一段话总结：WikiWhy是一个新的QA数据集，围绕一个新的任务建立：用自然语言解释为什么一个答案是

叶庭云·2023-12-21 04:18

【论文笔记】动态蛇卷积（Dynamic Snake Convolution）

精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对医疗各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题，作者提出了动态蛇卷积，该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。论文：DynamicSnakeConvolutionbasedonTopologicalGeometricConstraintsforTubularStruc

justld·2023-12-21 02:37

论文笔记：Accurate Localization using LTE Signaling Data

1intro论文提出LTELoc，仅使用信令数据实现精准定位信令数据已经包含在已在LTE系统中，因此这种方法几乎不需要数据获取成本仅使用TA（时序提前）和RSRP【这里单位是瓦】（参考信号接收功率）TA值对应于信号从手机到达基站所需的时间长度——>考虑到光速，它相当于用户设备与基站之间的距离在4GLTE网络中，TA值介于0到63之间，每个步骤代表一个比特周期（大约0.5208μs）的提前。以大约3

UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:16

论文笔记 Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: aNew Perspective of Passenger Dema

19KDD1intro研究内容：OD矩阵预测（ODMP）预测在给定时间段内从一个地理区域到另一个地理区域的叫车订单数量本文提出了一种基于网格嵌入的单馈多任务学习模型(GEML)，同时考虑出行信息和地理特征，基于图对出行模式进行建模如果直接将已有的GCNs应用到OD矩阵所生成的图上，会出现以下问题：由于数据稀疏，学习到的具有很少订单的网格嵌入往往是不可靠和无效的对于没有任何历史订单记录的孤立节点(例

UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:46

DA（语义分割2）ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation

ADVENT:AdversarialEntropyMinimizationforDomainAdaptationinSemanticSegmentation来源：CVPR2019作者：Tuan-HungVu，HimalayaJain，MaximeBucher，MatthieuCord，PatrickP´erez机构：索邦大学（位于法国巴黎），valeo.ai（位于法国巴黎）代码:作者在github

西瓜_f1c9·2023-12-20 13:13

论文笔记 | ICLR 2023 ReAct：通过整合推理和行动来增强语言模型

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言ICLR2023|Accept:notable-top-5%：《ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels》一句话总结：ReAct方法在问答任务中通过提示大语言模型生成与任务相关的推理文本，并根据需求生成搜索或调用工

叶庭云·2023-12-20 13:52

【工作】思“运算”

（论文笔记及思考）培养小学生数学运算能力主要体现在以下几个方面：1-培养学生对数学运算的兴趣；多种形式的训练（如：游戏、竞赛、算式卡片、黑板视算、听算、限时口算、自编计算题等）。

Telling谭·2023-12-20 11:28

语义分割数据增强python代码

语义分割数据增强python-pytorch代码-语义分割github项目0.先放github开源项目链接https://github.com/gengyanlei/segmentation_pytorch

LEILEI18A·2023-12-19 14:44

yolo网络整理-网络结构原理与anchor

2020年6月发布以来，Ultralytics公司一直在对项目进行维护与更新，目前repo的star数目突破44k，YOLOv5的功能在迭代中越发强大与完善，目前支持多平台多框架，以及涵盖语义分割等功能

NCU_wander·2023-12-19 09:15

1ms 推理延时！MobileOne：移动端高效部署Backbone

并可以推广到多个任务：图像分类、对象检测和语义分割本文目录1MobileOne：1ms推理延

自动驾驶之心·2023-12-19 04:48

实验室新手进阶之路

linux服务器上使用gitclone常用linux命令基础款在linux终端下载文件Linux命令不受终端断开的影响，保持在后台运行linux+git监控服务器状态图像分割入门：Unet下载脑卒中数据集语义分割评价指标数据集读取

战斗的咸鱼·2023-12-19 04:47

在数据集有限的情况下，如何批量扩充训练集或数据集？（基于python利用旋转、镜像、添加高斯噪声的方法）

前提条件：1.安装好pycharm2.安装好PIL、os等库3.注：这里我是主要做语义分割，所以有两个数据集包（1）原图img文件夹（2）标注图segment文件夹（有需要labelme的使用可以后续发出滴

无业大学生啼·2023-12-19 04:15

论文笔记：Bilinear Attention Networks

更精简的论文学习笔记1、摘要多模态学习中的注意力网络提供了一种选择性地利用给定视觉信息的有效方法。然而，学习每一对多模态输入通道的注意力分布的计算成本是非常昂贵的。为了解决这个问题，共同注意力为每个模态建立了两个独立的注意分布，忽略了多模态输入之间的相互作用。在本文中，我们提出了双线性注意力网络（BAN），它可以找到双线性注意力分布来无缝地利用给定地视觉语言信息。BAN考虑两组输入通道之间的双线性

hongyuyahei·2023-12-18 17:30

【论文笔记】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain目录RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain1.Introduction1.1多分支网络结构的缺点1.2RepVGG优点2.ModelRe-parameterization（模型重参数化）2.1.DiracNet2.2WinogradConvolution3.BuildingRe

chairon·2023-12-18 11:33

Learning Semantic-Aware Knowledge Guidance forLow-Light Image Enhancement

为了解决这个问题，我们提出了一种新的语义感知知识引导框架（SKF），该框架可以帮助弱光增强模型学习封装在语义分割模型中的丰富多样的先验。

mytzs123·2023-12-18 04:25

论文笔记《NeuralField-LDM: Scene Generation with Hierarchical Latent Diffusion Models》

paper：https://arxiv.org/abs/2304.09787code：问就是没有code！主旨：用两个autoencoder

浅度断墨·2023-12-18 01:53

十九）Stable Diffusion使用教程：ai室内设计案例

方式一：controlnet的seg模型基础起手式：选择常用算法，抽卡：抽到喜欢的图片之后，拖到controlnet里：选择seg的ade20k预处理器，点击爆炸按钮，得到seg语义分割图，下载下来：根据语义分割表里的颜色值

jimson_zhu·2023-12-18 00:56

自动驾驶学习笔记（十七）——视觉感知

#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo社区开发者圆桌会》免费报名—>传送门文章目录前言分类目标检测语义分割实例分割全景分割总结前言见

Mr.Cssust·2023-12-17 23:42

【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

背景语义分割是将图像中的每个像素按其语义类别进行分类，从而实现像素级别的语义理解。其在自动驾驶、医学图像、结构损伤检测等领域有着广泛的应用。

waski·2023-12-17 19:33

DenseNet：超越deeplabv3+

基于DenseNets构建的形状像梯子的语义分割架构，其不仅精度达到目前最高（超越DeepLabV3+），而且参数量少，计算速度快，可谓语义分割领域的新突破。

Woooooooooooooo·2023-12-17 17:59

Paper Reading: (U2PL) 基于不可靠伪标签的半监督语义分割

目录简介目标/动机方法Pseudo-LabelingUsingUnreliablePseudo-Labels补充知识InfoNCELossOHEM实验ComparisonwithExistingAlternativesAblationEffectivenessofUsingUnreliablePseudo-LabelsAlternativeofContrastiveLearning总结附录U2PL

热水过敏·2023-12-17 17:40

Paper Reading: (CCVC) 基于冲突的半监督语义分割跨视图一致性

comparisonwithSOTAAblation总结简介题目：《Conflict-BasedCross-ViewConsistencyforSemi-SupervisedSemanticSegmentation》，CVPR’23,基于冲突的半监督语义分割跨视图一致性日期

热水过敏·2023-12-17 17:10

2021-06-28

摘要：建模长距离依赖关系对于复杂场景理解任务（如语义分割和目标检测）至关重要。尽管CNNs在许多计算机视觉任务中表现出色，但由于CNNs通常由局部核层组成，因此在捕捉长程结构化关系方面仍然受到限制。

Valar_Morghulis·2023-12-17 15:48

论文笔记：CQR-SQL: Conversational Question Reformulation Enhanced Context-Dependent Text-to-SQL Parsers

论文笔记：CQR-SQL:ConversationalQuestionReformulationEnhancedContext-DependentText-to-SQLParsers目录论文笔记：CQR-SQL

Q同学的nlp笔记·2023-12-17 14:29

论文阅读：UniSeg: A Unified Multi-Modal LiDAR Segmentation Network and the OpenPCSeg Codebase

本文提出了一种统一的多模态激光雷达图像分割网络，称为UniSeg，该网络利用RGB图像信息和三视点云信息，同时实现了语义分割和全景分割。

shiyueyueya·2023-12-17 06:52

[论文笔记] GAMMA: A Graph Pattern Mining Framework for Large Graphs on GPU

GAMMA:AGraphPatternMiningFrameworkforLargeGraphsonGPUGAMMA:基于GPU的针对大型图的图模式挖掘框架[Paper][Code]ICDE’23摘要提出了一个基于GPU的核外(out-of-core)图模式挖掘框架(GraphPatternMining,GPM)GAMMA,充分利用主机内存来处理大型图.GAMMA采用对用户透明的自适应隐式主机内存

PeakCrosser·2023-12-17 06:17

语义分割和数据集

语义分割和数据集参考:https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/semantic-segmentation-and-dataset.html语义分割可以理解为识别并理解图像重每一个像素的内容计算机视觉领域还有

平平平安喔·2023-12-17 04:53

[论文笔记] 大模型gpu机器推理测速踩坑 (llama/gpt类)

cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错:RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfou

心心喵·2023-12-17 00:02

[论文笔记] chatgpt系列 SparseMOE—GPT4的MOE结构

SparseMOE:稀疏激活的MOESwtichMOE，所有token要在K个专家网络中，选择一个专家网络。显存增加。ExpertsChoice：路由MOE：由专家选择token。这样不同的专家都选择到某个token，也可以不选择该token。由于FFN层的时间复杂度和attention层不同，FFN层的时间复杂度在O(N*d)，N是输入长度，d是隐层纬度。attention层的时间复杂度在O(N

心心喵·2023-12-17 00:59

加州数据集介绍

但不包含特定于语义分割任务的类别信息。标注数据是语

坠金·2023-12-17 00:29

clean-label backdoor attacks 论文笔记

#论文笔记#1.论文信息论文名称Clean-LabelBackdoorAttacks作者AlexanderTurner(MIT)会议/出版社ICLR2019pdf本地pdf在线pdf代码trojanzoo-clean-label

wwweiyx·2023-12-16 06:10

【深度学习】目标检测，实例分割，语义分割逐一对比

提问：目标检测，实例分割，语义分割，有什么区别？

code bean·2023-12-16 05:08

十三动手学深度学习v2计算机视觉 ——语义分割

文章目录分割图像分割语义分割实例分割分割图像分割指的是使用边界、色彩梯度等特征对图像进行划分，但只能是进行划分，算法并不对划分出的部分有语义上的理解；而随着计算能力提高以及卷积神经网络的发展，能够理解分割后图像语义的算法逐渐出现

王二小、·2023-12-15 23:13

计算目标检测和语义分割的PR

需求描述实际工作中，相比于mAP项目更加关心的是特定阈值下的precision和recall结果；由于本次的GT中除了目标框之外还存在多边形标注，为此，计算IoU的方式从框与框之间变成了mask之间；本文的代码适用于MMDetection下的预测结果和COCO格式之间来计算PR结果，具体的实现过程如下：获取预测结果并保存到json文件中；解析预测结果和GT；根据image_id获取每张图的预测结果

hello_dear_you·2023-12-15 22:00

阅读代码的记录

https://blog.csdn.net/qq_40234695/article/details/88633094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

小鹿学程序·2023-12-15 18:25

如何通过球面投影(Spherical Projection)将点云转换为距离图像(Range Images)

点云转换为距离图像后，通常会被输入给一个2维卷积神经网络去实现目标检测、语义分割等任务。

AI松子666·2023-12-15 15:25

CPGNet点云语义分割简介

ICRA2022接收的论文CPGNet:CascadePoint-GridFusionNetworkforReal-TimeLiDARSemanticSegmentation，面向高精度且快速的激光雷达语义分割