语义分割Semantic 第3页

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务，包括：图像分类语义分割

Xyzz1223·2024-01-26 19:40

deeplab 系列文章

deeplabv1：semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs对于传统的DCNN网络来说，其实都是具有不变性的这个特征的

horsetif·2024-01-26 18:33

自然语言处理-文本对分类或回归

例如，在语义文本相似度基准数据集（SemanticTextualSimilarityBenchmark）中，句子对的相似度得分是从0（无语义重叠）到5（语义等价）的分数区间。我们的目标是预测这些分数。

白云如幻·2024-01-26 15:46

Ubuntu c++调用python脚本传递参数(Anaconda)

由于需要在c++程序中跑python程序进行语义分割，需要在c++程序中传递参数给Python程序c++call.cpp#include#include#includeusingnamespacestd

Gone_float·2024-01-26 12:11

【论文笔记】Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

一、参考资料LearningDeconvolutionNetworkforSemanticSegmentation二、DeconvolutionNetworkdeconvolution

花花少年·2024-01-26 12:40

FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）

FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具，支持云边端部署。提供超过160+Text，Vision，Speech和跨模态模型开箱即用的部署体验，并实现端到端的推理性能优化。包括物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD

万里鹏程转瞬至·2024-01-26 09:52

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

papergithub语义分割采用的是SAM(segmentanything),SAM和3dgaussian-splatting结合，通过训练一个MLP，把SAM特征和3D特征进行映射，从而不需要每帧都分割

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

什么是机器学习潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis，LSA）是一种无监督学习方法，用于在文本数据中发现潜在的语义结构。LSA的主要应用之一是进行文本文档的主题建模和信息检索。

草明·2024-01-25 21:23

[GDMEC-无人机遥感研究小组]无人机遥感小组-000-数据集制备

基于labelme的无人机语义分割数据集制备文章目录基于labelme的无人机语义分割数据集制备1.数据获取2.安装labelme3.利用labelme进行标注1.数据获取数据集制备需要利用无人机飞行并采集标注

deyiwang89·2024-01-25 09:54

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构，训练自己构建的语义分割网络，从而实现迁移学习。

源于花海·2024-01-25 05:59

git commit 规范

Angular规范其实是一种语义化的提交规范（SemanticCommitMessages），所谓语义化的提交规范包含以下内容：CommitMessage是语义化的：CommitMessage都会被归为一个有意义的类型

xluckly·2024-01-24 21:48

ECCV2022 Oral | MaskCLIP

在本文中，作者希望检验CLIP在像素级密集预测方面的内在潜力，特别是在语义分割方面。

FightingCV·2024-01-24 19:40

【笔记】Helm-3 主题-16 发布计划策略

SemanticVersioning2.0.0|SemanticVersioni

许科大·2024-01-24 12:40

青w韵·2024-01-24 05:12

语义分割常用评价指标

在图像处理领域中，语义分割是很重要的一个任务。在实际项目开发中,评估模型预测效果以及各指标的含义对于优化模型极为重要。本文将主要评价指标的计算算法进行了详细说明,并加上注释解释每个指标的含义。

Metaphysicist.·2024-01-23 23:30

Haar小波下采样模块

论文原址：Haarwaveletdownsampling:Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect

夏天是冰红茶·2024-01-23 12:04

OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦！

图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0，网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化，主要是16位整型高斯滤

AAI机器之心·2024-01-23 08:50

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN对语义分割的尝试

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

目标检测 - RCNN系列模型

文章目录1.RCNN2.Fast-RCNN3.Faster-RCNN1.RCNN论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation

mango1698·2024-01-23 07:56

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解

后面可能会更新语义分割MaskRCNN，当然这都是后话啦。现在就和我一起来学

AI小白龙*·2024-01-23 04:48

Inquisitive semantics Innovation

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不阿绝唱·2024-01-22 15:35

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

【OpenAI&SK】：SemanticKernel简说

OpenAI全身是有原生API的，也有一些开源的库，不过都是简单对原生API的封装，这个系统主要通过SemanticKernel来使用OpenAI。

dotNET跨平台·2024-01-21 14:43

【OpenAI&SK】：百行行代码实现GPT的chat

SemanticKernel其中一个功能是实现像https://chat.openai.com那样的问答聊天功能，给过SK封装，就变得简单灵活了，下面是不到百地代码实现的一个简单聊天功能。

寒冰屋·2024-01-21 14:12

使用docker配置semantic slam

一.Docker环境配置1.拉取Docker镜像sudodockerpullubuntu:16.04拉取的为ununtu16版本镜像，环境十分干净，可以通过以下命令查看容器列表sudodockerimages如果想删除多余的dockerimage，可以使用指令sudodockerrmi-f2.创建容器sudodockerrun-it-v/home/pc/docker/senmantic:/home

nice-wyh·2024-01-21 13:47

hive order by length() 报错

hql如下selectlength(tag)fromtable1orderbylength(tag)limit20;报错FAILED:SemanticException[Error10004]:Line

AnillegalName·2024-01-21 08:21

11种开源即插即用模块汇总！！（附论文和代码）

SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW：域泛化语义分割模型

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

DSNet: Joint Semantic Learning for Object Detection in Inclement Weather Conditions

AbstractDSNet可以端到端的解决三个任务：可见性提升，目标分类，目标定位。DSNet包含两个子网络：检测子网和恢复子网。恢复子网通过与检测子网共享特征提取层并采用特征恢复模块来增强可见性Introduction使用先进的去雾模型做预处理的图像作为目标检测器的输入并不总是保证提高对象检测性能。此外，由于额外的去雾任务，将去雾所使用的的模型与检测方法相结合会降低检测速度主要贡献如下：1、所提

暗魂b·2024-01-20 11:54

kafka传递保证语义

kafka传递保证语义DeliveryguaranteesemanticAtmostonce:消息可能会丢失，但绝不会重复传递。Atleastonce:消息绝不会丢失，但可能会重复传递。

wonder why·2024-01-19 23:03

Kafka-消费者-传递保证语义(Delivery guarantee semantic)

Kafka服务端并不会记录消费者的消费位置，而是由消费者自己决定如何保存如何记录其消费的offset。在Kafka服务端中添加了一个名为“__consumer_offsets”的内部Topic,为了便于描述简称“OffsetsTopic”。OffsetsTopic可以用来保存消费者提交的offset,当出现消费者上/下线时会触发ConsumerGroup进行Rebalance操作，对分区进行重新分

Andy技术支援·2024-01-19 23:30

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

[SS]语义分割——基础知识

语义分割前言目录一、定义1、概念2、常见分割任务3、建筑物提取(BuildingFootprintExtraction)二、任务数据1、数据集格式2、结果具体形式三、评价指标与标注1、评价指标2、标注工具一

IAz-·2024-01-19 14:55

[SS]语义分割_转置卷积

转置卷积可以用于图像生成、图像分割、语义分割等任务中。转置卷积的操作

IAz-·2024-01-19 14:22

Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models ——【代码复现】

本文是发表于SIGGRAPH（SpecialInterestGrouponComputerGraphicsandInteractiveTechniques）2023上的一篇文章论文网址：AttendandExcite(yuval-alaluf.github.io)一、引言这篇论文主要是利用注意力来加强图像生成中语义的引导，本博客主要用于记录在复现过程中遇到的一些问题。二、环境配置想要部署整个项目，

我是浮夸·2024-01-19 08:20

Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models——【论文笔记】

本文是发表于SIGGRAPH（SpecialInterestGrouponComputerGraphicsandInteractiveTechniques）上的一篇文字，被收录于ACMTrans.Graph。论文地址：参与和激励(yuval-alaluf.github.io)一、Intorduction这部分主要就是说，最新的基于文本的图像生成研究已经取得了前所未有的进展，能够生成多样化和创造性的

我是浮夸·2024-01-19 08:20

图像生成之pix2pix

作者提出pix2pix，即利用CGAN实现一个解决各种image2image任务（语义分割，边缘检测、风格迁移等等）的通用解决方案和

Wilson_Hank·2024-01-19 05:02

反射助你无痛使用Semantic Kernel接入离线大模型

本文主要介绍如何使用llama的server部署离线大模型，并通过反射技术修改SemanticKernel的OpenAIClient类，从而实现指定端点的功能。

桑榆肖物·2024-01-18 13:51

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁什么是语义解析技术01语义解析的应用场景02语义解析和大模型的关系推荐语：购买链接参与方式往期赠书回顾什么是语义解析技术语义解析（SemanticParsing）是自然语言处理技术的核心任务之一

以山河作礼。·2024-01-18 12:45

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

复现PointNet++（语义分割网络）：Windows + PyTorch + S3DIS语义分割 + 代码

一、平台Windows10GPURTX3090+CUDA11.1+cudnn8.9.6Python3.9Torch1.9.1+cu111所用的原始代码：https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch二、数据Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version三、代码分享给有需要的人，代码质量勿喷。对源代码进行了简化和

累了就要打游戏·2024-01-18 06:14

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（5）：图像分割与语义分割入门

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录论文题目：EvolutionofImageSegmentationusingDeepConvolutionalNeuralNetwork:ASurvey前言：图像分割与语义分割一

棉花糖永远滴神·2024-01-17 22:34

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

1.简称论文《Multi-DomainJointSemanticFrameParsingusingBi-directionalRNN-LSTM》简称SeqJoint，作者DilekHakkani-Tür

魏鹏飞·2024-01-17 18:06

基于传统的三维点云补全方法

目前，三维视觉受到了学术界和工业界的广泛关注，在目标检测、语义分割、三维重建等领域都取得了突破性的进展。

深蓝学院·2024-01-17 16:30

自制DeepLabV3Plus框架训练语义分割的VOC格式数据集

DeepLabV3Plus框架训练语义分割的数据集是VOC格式，单通道的彩色图（Pillow中的一种色彩模式）。小常识：OpenCV打开图片默认是三通道格式，显示和保存也是只支持三通道的图像。

mj412828668·2024-01-17 12:05

PolarNet: 一种改进的时实激光雷达点云语义分割网格表示方法

PolarNet介绍github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位,从多年前基于传统的点云聚类和分割

AI松子666·2024-01-17 10:12

2020-12-14

《Semantic-awareWorkflowConstructionandAnalysisforDistributedDataAnalyticsSyste

幸福大黑鸭·2024-01-17 09:41

论文笔记（二）：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion

6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1来自RGB图像的姿势：3.2来自深度/点云的姿势：3.3来自RGB-D数据的姿势：4.模型4.1结构概括4.2语义分割

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

深度学习常见数据集格式解析

VOCVOC（VisualObjectClasses）是一个流行的计算机视觉数据集，用于目标检测、图像分类和语义分割等任务。VOC数据集包含了多个类别的物体，如人、汽车、动物等，每个物体类别都有其对

不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

火爆！大厂流出的接口版本号规约，速度收藏

在实际项目开发中，API的版本号控制不仅仅是一个数字游戏，它的使用需遵循语义版本控制（SemanticVersioning）原则，确保代码的每一次更改都能通过版本号的变化得到准确的体现，本篇文章对版本号如何使用做了详细的解释

程序员古德·2024-01-16 19:52

语义分割数据集

KITTI（KarlsruheInstituteofTechnologyandToyotaTechnologicalInstitute）数据集是一个用于计算机视觉和自动驾驶研究的公开数据集。该数据集主要关注移动机器人和计算机视觉方向的应用，提供了大量的传感器数据和标注信息。以下是对KITTI数据集的一些主要特点和描述：数据类型：KITTI数据集提供了多种传感器数据，包括激光雷达（LiDAR）扫描、

TechMasterPlus·2024-01-16 04:27

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