轻量化语义分割

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。深度学习/自动驾驶数据集大集合是一项汇集了多种场景、多种数据类型的数据资源，旨在为深度学习和自动驾驶领域的研究者和从业者提供丰富的实验数据和标注信息。首先，该数据集大集合涵盖了包括城市道路、高速公路、乡村道路等多种道路环境下的图像、视频和传感器数据。这些数据来自不同地区、不同时间段和
毕设阿力·2024-02-01 06:33

Kscan-轻量化全方位扫描器-MAC环境下使用

简介：Kscan是一款纯go开发的全方位扫描器，具备端口扫描、协议检测、指纹识别，暴力破解等功能。支持协议1200+，协议指纹10000+，应用指纹20000+，暴力破解协议10余种。项目地址：https://github.com/lcvvvv/kscan第一步：下载文件第二步：文件点击项目问下第三部分--》编辑手册，按照命令执行#goversiongo1.16.10#clone项目源代码gitc
十三2·2024-01-31 10:36

轻量化分割模型-LEDNet

LEDNet发表于2019年5月，LEDNet采用的是非对称结构的网络来实现实时的语义分割。
孤独患者_d589·2024-01-31 09:43

15万左右买什么车好？长安CS75PLUS新款兼具SUV和轿

近年来，相对于一般家用轿车，越来越多的消费者开始将购车目光投放到SUV车型中，这主要是因为SUV不仅拥有了轿车的低能耗，轻量化的特点，更是在内部空间和性能方面远远的超过了轿车。
今天你开心嘛__·2024-01-31 08:05

Python零基础教程7——AI辅助编程之我解

我们讲到了我们的轻量化选择VSCode+插件+Python当然你也可以用pycharm都没有问题下面的这篇文章2024年最新VSCode安装且配置Py
爱学习的爬虫者·2024-01-31 02:14

关于UFW防火墙应用小结

而UFW支持图形界面操作，只需在命令行运行ufw命令即能看到一系列的操作UFW全称为UncomplicatedFirewall，是Ubuntu系统上默认的防火墙组件,为了轻量化配置iptables而开发的一款工具
黄金大师傅·2024-01-31 00:46

增材行业使用3D应用开发工具HOOPS如何实现超大模型轻量化、3D模型格式转换？

增材制造和3D打印不乏创新技术，无论是硬件变得更加高效和准确，还是材料科学的巨大进步，都拓宽了3D打印部件的使用范围。然而，Techsoft3D作为软件组件供应商，关注点更多的是在将这两个元素结合在一起的效果，即驱动现代打印机发展并支持使用先进材料的软件平台。凭借超过26年开发工程专用SDK的经验，TechSoft3D见证了3D打印领域从起步阶段发展到现在广泛采用的状态。从原型制作到生产，HOOP
慧都科技3D·2024-01-30 13:35

【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割

前言本文在Ubuntu18.04下，使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置：NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好，运行训练代码花费4天11个小时。数据集非常大，原始数据集按照数据集格式和架构配置完成165.2GB左右，生成semantic-kitti-fov数据集28.1G。如果没有足够的空间，不建议跑这个论文项目。考
努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:57

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。
深度神经质患者·2024-01-29 21:53

遥感影像批量裁剪（语义分割样本制作）

文章目录前言一、实现思路二、使用步骤1.引入库2.裁剪函数3.引用函数裁剪总结前言前不久遇到一个需求，即对遥感影像进行批量裁剪。其实这个需求在arcgis中等一些gis软件中就可以实现，但是吧，他需要手动点比较麻烦，而且中间还生成一些我并不需要的其他文件（.tfw等等）。基于此，我就想这个能不能自己用python写一个程序实现批量裁剪，且不生成其他文件。说干就干，详见下文.一、实现思路？其实我主要
深度神经质患者·2024-01-29 21:21

MaskDistill-不需要标注数据的语义分割

DiscoveringObjectMaskswithTransformersforUnsupervisedSemanticSegmentation』，苏黎世联邦理工学院&鲁汶大学提出MaskDistill，用Transformer来进行无监督语义分割
FightingCV·2024-01-29 15:01

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场（CRF）相结合来解决像素级分类问题，最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力，对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题，通过空洞卷积来扩大感受野。2.deeplabv2ASP
CPones·2024-01-29 14:57

语义分割-DeepLab系列

文章目录官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+参考文献官方PPTRethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationDeepLabv1paperSemanticImageSegmenta
studyeboy·2024-01-29 14:27

深入理解DeepLab系列语义分割网络

语义分割是指在像素级别上进行分类，从而转换得到感兴趣区域的掩膜。
深蓝学院·2024-01-29 14:26

通俗易懂理解MobileNet网络模型

参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习】轻量化
花花少年·2024-01-29 13:54

经典的语义分割(semantic segmentation)网络模型（综合篇）

一、参考资料Imagesegmentation二、语义分割相关介绍1.基础的语义分割架构project_summaryConvolutionalencoder-decoderarchitectureofpopularSegNetmodel
花花少年·2024-01-29 13:23

语义分割DeepLab v1/v2/v3系列网络模型

一、参考资料经典的语义分割(semanticsegmentation)网络模型二、DeepLab系列网络模型1.DeepLabv1原始论文：[1]DeepLabV1网络简析bilibili视频讲解：DeepLabV1
花花少年·2024-01-29 13:51

【RT-DETR有效改进】反向残差块网络EMO | 一种轻量级的CNN架构（轻量化网络，参数量下降约700W）

iRMB在之前我已经发过了，同时进行了二次创新，本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO，所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中，再次形成二次创新，同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构，轻量化网络
Snu77·2024-01-29 13:49

跨任务神经网络架构搜索

然而神经网络架构搜索需要消耗大量计算资源，尤其是在大型数据集（如ImageNet）和复杂任务（如物体检测、语义分割）上。这对算法的高效性有很大的要求。
技术小鹅·2024-01-29 10:00

图像分割——基础——学习笔记

基础知识分类：按照分割任务可以分为：语义分割、实例分割和全景分割。越来越精细。
海浪在开花·2024-01-29 08:11

2024年1月13日~2024年1月19日（研读论文、了解语义分割）

另外，在B站寻找视频了解了语义分割任务逻辑、深度学习一些概念等。
摘星星的屋顶·2024-01-28 22:22

空洞卷积（扩张卷积dilated convolution）

普通卷积过程如下：在这样显著缺陷问题的存在下，语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度，而dilatedconvolution的设计
NeroChang·2024-01-28 19:17

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

前言大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，
Snu77·2024-01-27 21:44

基于OpenCV和Dlib的深度学习人脸识别技术实践与应用

在算法层面,图像处理、目标检测、语义分割等多个领域的技术不断突破,准确率与效率持续提升。
技术狂潮AI·2024-01-27 19:25

Apache Pulsar 为滴滴大数据运维带来了哪些收益？

ApachePulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体。
滴滴技术·2024-01-27 17:58

深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

问题描述：深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。
神笔馬良·2024-01-27 15:48

Jetson-inference -Coding Your Own Image Recognition Program (Python)学习笔记

有多种类型的深度学习网络可用，包括识别、检测/定位和语义分割。我们在本教程中重点介绍的第一个深度学习功能是图像识别，使用在大型数据集上训练的分类网络来识别场景和对象。
无证驾驶梁嗖嗖·2024-01-27 00:26

什么是5G RedCap？5G RedCap有什么优势？

5GRedCap（ReducedCapability）是指5G轻量化技术，即通过对5G技术进行一定程度的“功能裁剪”，来降低终端和模组的复杂度、成本、尺寸和功耗等指标，从而“量体裁衣”适配不同的物联需求
ianvtenr·2024-01-26 21:48

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

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

Apache Pulsar 社区周报｜09-05 ~ 09-11

关于ApachePulsarApachePulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储
StreamNative·2024-01-26 11:06

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

如操作系统的心跳，运行状况无可逃避：Shell脚本揭示系统鲜活秘密！

脚本轻量化、资源节约，并且能够定期检测硬盘容量、内存占用和缓存情况。一旦发现缓存占用过高，即刻自动清理缓存，并将结果写入指定目录的日志文件中。日志文件大小限制在10M以内，最多保留7个日志文件。
晓夜残歌·2024-01-25 10:32

[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

思创激光7*24小时老化试验-技术造就创新力

由于激光的特性,在如何控制激光能量收发及如何处理配套部件的散热降温等,是当前小型化轻量化设备最值得关注的重点之
科技资讯快报·2024-01-25 05:38

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

通信行业新硕果：2023年5G直接带动经济总产出1.86万亿元！！

轻量化5G核心网、定制化基站等实现商用部署。5G工业网关、巡检机器人等一批新型终端成功研发。5G标准必要专利声明量全球占比超42%，持
优橙教育·2024-01-25 04:23

高效网络爬虫：代理IP的应用与实践

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台一款不错的代理IP服务提供商可加微信联系：dailiyun1226想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群
海拥✘·2024-01-24 22:44

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

第五部分：TensorFlowLite介绍

TensorFlowLite简介TensorFlowLite的Android部署TensorFlowLite的IOS部署TensorFlowLite与边缘智能TensorFlowLite简介**特性：**轻量化
清☆茶·2024-01-24 08:30

书生·浦语大模型实战营-学习笔记5

LMDeploy大模型量化部署实践大模型部署背景LMDeploy简介轻量化、推理引擎、服务核心功能-量化显存消耗变少了大语言模型是典型的访存密集型任务，因为它是decoder-by-decoder先把数据量化为
Kinno酱·2024-01-24 05:52

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

SpringCloud之Nacos

一、微服务介绍1.什么是微服务  2014年，MartinFowler（马丁·福勒）提出了微服务的概念，定义了微服务是由以单一应用程序构成的小服务，自己拥有自己的进程与轻量化处理，服务依业务功能设计，以全自动的方式部署
南方难见雪·2024-01-23 12:59

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

YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！
Snu77·2024-01-23 07:33

介绍一款.NET快速开发平台，集成LR轻量化工作流引擎

软件开发，“快”字当先，通常情况下，接到一个项目，肯定以最快的速度交付，但是做过开发的都知道，即使以最快的速度将产品交付给客户，到最后客户却不一定满意，随之而来的就是各种各样的麻烦…钱花了，事儿没办了，着实很气人。不过，快速开发平台的出现解决了这一问题.一个好的快速开发平台可以：1、快速提高企业的研发能力，并且快速开发出稳定的产品。2、不仅拥有强大的技术，而且能兼容各行业业务流程需求。3、好的平台
码农不嬉皮·2024-01-23 06:20

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

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化
Debroon·2024-01-22 08:07
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