BiSeNet

学习记录——BiSeNet V2

BiSeNetV2:BilateralNetworkwithGuidedAggregationforReal-timeSemanticSegmentationBiSeNetV2:基于引导聚合的双边网络实时语义分割摘要在语义分割中，低级细节和高级语义都是必不可少的。然而，为了加快模型推理的速度，目前的方法几乎总是牺牲底层的细节，这导致精度大大降低。我们建议将这些空间细节和范畴语义分开处理，以实现

Chaoy6565·2023-12-30 12:54

BiseNet实现遥感影像地物分类

本文将利用深度学习BiseNet实现遥感地物分类。数据集本文使用的数据集为WHDLD数据集[1](Wuha

DataAssassin·2023-12-05 07:07

【教程】在RK3568上部署(C++)语义分割算法BiSeNetv1/v2

一、获取rknn模型1、这步不是很难，我之前也写过BiSeNet的教程，官方提供的代码也很好理解，并且提供了onnx模型的导出代码。教程--从零开始使用

计算机幻觉·2023-10-24 23:10

教程--从零开始使用BiSeNet（语义分割）网络训练自己的数据集

引言为了从图片分割出我们想要的特征，我们采用BiSeNet作为分割模型，并且在自己制作的数据集上进行训练测试。注：训练是在linux环境下的，Win下训练可能会有点问题。

计算机幻觉·2023-10-24 23:39

实时语义分割网络 BiSeNet , RK1126 Npu 推理

记录下在rk1126上，实现BiSeNet网络推理.https://github.com/CoinCheung/BiSeNetONNX生成onnx模型pythontools/export_onnx.py

J ..·2023-10-06 22:06

实时语义分割网络 BiSeNet 训练自定义数据集

论文地址：BiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmentation(arxiv.org)Github:htt

J ..·2023-10-06 22:36

Python语义分割与街景识别（1）：理论学习

五、一句话解释什么是FCN、bisenet、segnet六、语义分割的结果精确度一般是怎样的？前言本文主要用于记录我在使用python做图像识别语义分割训练集的过程，由于在这一过程中踩坑排除BUG

proibell·2023-09-14 11:25

深度神经网络之BiseNet

标题：深度神经网络之BiseNet1.模型介绍BiseNet是一种用于实时语义分割的神经网络模型，由华为公司提出。它结合了全卷积网络和空间金字塔池化模块的优点，可以同时实现高效率和高精度的语义分割。

TankOStao·2023-09-05 22:50

python直接在RGB调整饱和度，亮度，对比度

参考https://github.com/CoinCheung/BiSeNet，不用转hsvimportnumpyasnpimportos,sys,glob,cv2defadj_saturation(im

刀么克瑟拉莫·2023-07-24 22:17

BiSeNet训练labelme标注的语义分割数据集

BiSeNet训练labelme标注的语义分割数据集1.BiSeNet安装1.1系统1.2依赖包2.数据集制作2.1labelme2.2json文件转换3.BiSeNet训练3.1数据准备3.2修改代码

无为旅人·2023-07-22 07:59

BiSeNetv2(pytorch)测试、训练cityscapes

1.源码：github:https://github.com/CoinCheung/BiSeNetgitclonehttps://github.com/CoinCheung/BiSeNet.git2.预训练模型

JoannaJuanCV·2023-07-16 17:34

高性能图像分割网络架构

1.Deeplabv3+：Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentationECCV2018Fig12.BiSeNet

爱冲浪的小鱼儿·2023-06-15 02:10

BiSeNet on Sun-RGBD utils

1.SUNlabel.npytotensorBiSeNet在CamVid数据集上输入的label是RGB图片，就是说每一个类都已经用对应的R,G,B替换了然后在模型训练阶段，对于每个像素点，采用的是one-hot格式，一个batch(5,38,480,640)是我们需要的格式而SUN数据集的label是npy格式，每个文件np.load后是（480,640）矩阵每个值[0,37]所以需要先转化成o

谢小帅·2023-06-13 18:13

实时语义分割之BiSeNet

论文：BiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmentationGithub：https://github.com/CoinCheung

watersink·2023-04-05 22:32

BiSeNet V2网络结构详解

语义分割中微观（细节）信息和宏观信息都很重要，一般浅层网络能够提取微观信息，而宏观信息提取需要很深的网络。这两个需求是相反的，如果设计成同一个网络可能会相互影响，纠缠不清，于是提出了一种双边网络，各自独立提取特征。DetailBranch:提取微观特征。关注图像细节。SemanticBranch:提取宏观特征。相当于将图像大致分块。通常语义分割都是encode-decode结构，encode主要就

好好学图算·2023-04-04 20:48

【工程测试与训练】使用BiSeNetv2测试、训练cityscapes数据集、训练自己的数据集

1准备工作下载工程工程下载：https://github.com/CoinCheung/BiSeNet预训练模型下载：工程下载后解压，并在其中创建文件夹【MODEL】用于存放预训练模型本人的开发环境：

magic_ll·2023-04-04 20:03

BiseNetV2网络复现

1.代码地址https://github.com/CoinCheung/BiSeNet2.参考文章https://arxiv.org/pdf/2004.02147v1.pdf【工程测试与训练】使用BiSeNetv2

Happy_Cabbage·2023-04-04 20:56

分割 bisenetv2笔记

2021年的：bisenetv2/bisenetv2_new.pyatmain·git-luo66/bisenetv2·GitHub地址2，2019年的：BiseNetv2-pytorch/BiseNet.pyatmaster

AI视觉网奇·2023-04-04 20:26

BiSeNet V2出来了！72.6%的mIOU, 156FPS的速度！让分割飞起来！

BiseNet2出来了！在Cityscapes可达72.6％mIoU，速度为156FP

baobei0112·2023-04-04 19:51

【论文阅读】BiSeNet V2用于实时语义分割的双边网络

前言BiSeNetV2延续了v1版本的双边结构，分别处理空间细节信息、高层语义信息。同时设计更简洁高效的结构，进行特征提取，实现高精度和高速度。在训练模型时，使用了增强训练策略，添加多个辅助训练分支来促进不同浅层网络的特征提取能力。还设计了一个高效的特征融合模块，对空间细节信息、高级语义信息进行融合。这个模型代码开源，亲自测试过（PyTorch版本），精度和速度都挺不错的；也适合部署到开发板，进行

一颗小树x·2023-04-04 19:14

BiSeNet V3: Bilateral Segmentation Network with Coordinate Attention for Real-time Semantic Segment

Bisenet有四个系列，分别是bisenetv1,bisenetv2，bisenetv3，和rethinkbisenet(STDC)。今天直接V3是着重想看一下边缘提取部分。

翰墨大人·2023-02-03 00:57

检测、分割用什么轻量级网络呢？

本文将从轻量级网络(MobileNetV2、ShuffleNetV2)、轻量级检测(Light-HeadR-CNN、ThunderNet)、轻量级分割(BiSeNet、DFANet)3个

小白学视觉·2023-01-30 13:28

轻量级语义分割模型论文阅读笔记（二）

BiSeNet(V1)文章链接代码链接发表时间：2018速度与精度的权衡以及语义信息和空间细节的权衡是轻量级语义分割模型设计领域永恒的话题。

Bobholamovix·2023-01-30 13:50

pytorch模型转onnx-量化rknn（bisenet）

1.pytorch模型转化onnx先把pytorch的.pth模型转成onnx,例如我这个是用Bisenet转的，执行export_onnx.pyimportargparseimportos.pathasospimportsyssys.path.insert

blue_lala·2023-01-29 20:46

图像分割套件PaddleSeg全面解析（七）评估代码解读

当保存完模型后，我们可以通过PaddleSeg提供的脚本对模型进行评估pythonval.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512

人工智能研习社·2023-01-29 09:31

Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation摘要BiSeNet已经被证明是一种流行的实时分割的双流网络。

写个翻译·2023-01-12 02:48

语义分割-Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation-2-miou计算

这篇文章主要介绍2021的cvpr论文美团学者对经典分割架构BiSeNet的RethinkingRethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation源代码中作者是如何计算

元平·2023-01-12 02:18

【语义分割】11、Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1DesignofEncodingNetwork3.2Decoder四、实验4.1消融实验4.2和SOTA方法对比论文:https://arxiv.org/abs/2104.13188代码:https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg出处：CVPR2021一、背景现有的语义分割方法，如Deeplabv3、psp、Segnet等

呆呆的猫·2023-01-12 02:45

语义分割-Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation-1-Cityscapes数据集

这篇文章主要介绍2021的cvpr论文美团学者对经典分割架构BiSeNet的RethinkingRethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation我将用Cityscapes

元平·2023-01-12 02:14

公众号内容拓展学习笔记（2021.5.3）

重新思考BiSeNet⭐️⭐️Abstract:超强的实时语义分割新网络：STDC，表现SOTAPaper:RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentationCode

CV_七少·2023-01-10 11:06

引用量超1400的经典语义分割方法BiSeNet解读

今天给大家分享语义分割领域非常经典的一篇论文：BiSeNet，该论文发表在了ECCV2018上，引用量超过1400。

CV51·2023-01-02 08:56

【论文阅读--实时语义分割】BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation

摘要低层细节和高层语义对于语义分割任务都是必不可少的。然而，为了加快模型推理的速度，目前的方法几乎总是牺牲低级细节，这导致了相当大的精度下降。我们建议将这些空间细节和分类语义分开处理，以实现高精度和高效率的实时语义分割。为此，我们提出了一种在速度和准确性之间进行良好权衡的高效体系结构，称为双边分割网络（BiSeNetV2）。该体系结构包括：(1)一个细节分支，浅层宽通道，用于捕获低级细节并生成高分

magic_ll·2023-01-02 08:15

BiSeNetv2：语义分割经典方法BiSeNet的升级版本

分享IJCV2021上发表的一篇文章BiSeNetv2，这是BiSeNet的升级版本。

CV51·2023-01-02 08:08

STDCnetwork BiSeNet 的实时语义分割的rethinking

(STDCnetwork)RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation重新思考BiSeNet的实时语义分割BiSeNet[28,27]已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络

阮扬才·2022-12-27 12:31

语义分割网络调研

FPS2018Icnetforreal-timesemanticsegmentationonhigh-resolutionimagesICNet299302017Refinenet:Multi-pathrefinementnetworksforhigh-resolutionsemanticsegmentationRefineNet10592018Bisenet

George593·2022-12-27 12:30

【论文阅读--实时语义分割】STDC：Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

Abstract【BiSeNet的存在问题】BiSeNet[28,27]已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络。

magic_ll·2022-12-27 11:53

论文阅读-语义分割(2021)-BiSeNetV3:重新思考用于实时语义分割的BiSeNet模型

BiSeNetV3论文：Rethinkingbisenetforreal-timesemanticsegmentation地址：https://paperswithcode.com/paper/rethinking-bisenet-for-real-time-semantic

不会算命的赵半仙·2022-12-27 11:52

语义分割网络-STDC_CVPR2021

前言该网络是基于语义分割网络BiSeNetV1版本进行的改进，删掉BiSeNet网络中的双路径方式。属于实时语义分割算法，速度快。

超级无敌陈大佬的跟班·2022-12-27 11:19

（20）语义分割--STDC--原理

1、主要参考（1）参考的blog【语义分割】——STDC-Seg快又强+细节边缘的监督_农夫山泉2号的博客-CSDN博客_stdcseg【CVPR2021语义分割】STDC语义分割网络|BiSeNet的轻量化加强版

chencaw·2022-12-27 11:19

重新思考BiSeNet

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation论文：https://arxiv.org/abs/2104.13188代码（即将开源）：https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg超强的实时语义分割新网络：STDC，

Amusi（CVer）·2022-12-27 11:48

PaddleSeg 训练日记

使用bisenet训练，为了能快速训练，直接偷懒使用眼底的训练配置文件，更改一下batch_size，iters和图片路径，增加了num_classes=2,具体训练yml如下：batch_size:40iters

stephen_2018·2022-12-24 16:09

YOLOv5+BiSeNet——同时进行目标检测和语义分割

前言在Gayhub上看到个项目，有人在YOLOv5的基础上，新增了一个分割头，把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中，使其能够同时进行目标检测和语义分割。

zstar-_·2022-12-18 02:00

CVPR2021 | 重新思考BiSeNet让语义分割模型速度起飞

作者单位：美团1简介BiSeNet已被证明在实时分割two-stream网络中是有效的。

深度学习技术前沿·2022-12-11 16:35

BiSeNet：用于实时语义分割的双向分割网络

目录一、Title二、Journal三、Background四、Model五、ExperimentsExperiment1Experiment2Experiment3Experiment4Experiment5论文阅读时间：2021-4-2110:45:39一、TitleBiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmenta

3D感知巨头·2022-12-11 16:32

BiSeNet:用于实时语义分割的双边分割网络-7min精简论文阅读系列-Leon

BiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmentationBiSeNet:用于实时语义分割的双边分割网络7min精简论文阅读系列

Leon·Zion·2022-12-11 16:31

语义分割：使用BiSeNet(Pytorch版本)训练自己的数据集

目录下载BiSeNet源码数据集准备训练模型推理测试下载BiSeNet源码请点击此位置进行源码下载，或者采用以下命令下载。

开始学AI·2022-12-11 16:29

9-图像分割之BiSeNet

1.前置分割常用损失函数：交叉熵：兼容大部分语义分割场景，但是在二分类场景中如果某一类所占像素特别多那么模型会偏向这一类，分割效果不好。加权交叉熵：顾名思义，在交叉熵前面加一个权重，可以有效缓解类不平衡问题。BCELoss:可以理解为二分类情况下的交叉熵，通常接sigmoid激活函数FocalLoss：主要是为了解决难易样本数量不平衡的问题（即样本中容易区分的占大多数，使得模型偏向于区分简单样本，

冰冻之瓜非一日之寒·2022-12-11 16:58

pytorch上实现语义分割网络bisenet

语义分割方向新近提出来的网络大概是deeplabv3+和bisenet，在18年2月和8月先后被提出。无条件相信google，于是直觉上认为deeplabv3+更靠谱。?

JaceinSalt·2022-12-11 16:27

BiSeNet - 轻量级实时语义分割

BiseNet论文地址

张北海。·2022-12-11 16:56

轻量级实时语义分割：ICNet & BiSeNet

轻量级实时语义分割：ICNet&BiSeNetICNet贡献ImageCascadeNetworkCascadeLabelGuidanceStructureComparisionandAnalysis结果BiSeNetIntroductionBilateralSegmentationNetworkNetWorkarchitecture结果总结介绍两篇论文，都是2018年ECCV提出来的，一篇是IC

Hecttttttttt·2022-12-11 16:53

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