BiSeNet

实时语义分割模型——BiSeNet

主要思想：在语义分割任务中，低阶的细节特征和高阶的语义特征一样重要，但当下的方法为了取得更快的推理速度，往往牺牲掉了低阶特征，从而导致精度的严重下降。因此作者提出了一个由两条分支组成的网络架构，分别是细节分支和语义分支。细节分支中特征图的channel数较少，而分辨率较高，有利于提取图像上的边缘、角点等细节信息；语义分支中特征图的channel数较多，而分辨率较低，有利于提取高层的语义特征。最后再
王大梨·2022-12-11 16:52

基于改进Bisenet的五官精确分割系统（源码＆教程）

1.研究背景随着机器学习理论的不断成熟和深度学习技术的迅猛发展，人脸五官图像分割任务近年来得到了相关研究人员的普遍关注。五官图像分割技术可以实现对人脸的细粒度解析，在人脸表情识别、人脸编辑和美容模拟等诸多领域有广泛的应用空间。然而在实际应用时，人脸五官图像分割技术尚存有不足之处。比如，目前主流的人脸五官分割技术采用的是深度学习多网络融合模型，虽然可以获得高精确度的分割效果，但其庞大的网络结构往往需
m0_73650416·2022-12-11 16:21

经典语义分割网络总结之FCN、U-Net、DeepLab系列、PSPNet、BiseNet系列和ESPNet系列

FCN论文链接：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation全卷机神经网络（FCN，FullyConvolutionalNetwork）是第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割任务当中。CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。对于一般的分类CNN网络，
小鸡炖蘑菇@·2022-12-09 05:08

语义分割模型架构演进与相关论文阅读

本文总结分析了主流语义分割模型架构演进过程，涉及FCN、DeepLab系列、RefineNet、PSPNet、BiSeNet、FastFCN、ConvCRFs、DUpsampling、DFANet、DANet
不会算命的赵半仙·2022-12-04 12:35

神经网络模型训练简记（三）

语义分割3.3.1FCN3.3.2SegNet3.3.3U-Net3.3.4DecoupledNet3.3.5ENet3.3.6PSPNet3.3.7RefineNet3.3.8G-FRNet3.3.9BiSeNet3.3.10HRNet3.3.11Fast-SCNN3.3.12DeepLab
weixin_46846685·2022-12-04 11:31

Faster BiSeNet：A Faster Bilateral SegmentationNetwork for Real-time Semantic Segmentation

更快的BiSeNet：用于实时语义分割的更快的双边分割网络提出了一种基于BiSeNetV2的更快的双边分割网络（fasterBiSeNet），它以更紧凑的结构促进了空间和语义分支的特征融合，以提高实时性能尽管
南吕十七·2022-12-03 18:12

实时语义分割网络 BiSeNet（附代码解读）

BiSeNetBiSeNetContributionsBackGroundBiSeNet结构LossfunctionExperimentalResults采用数据集一些实验结果BiSeNetContributions提出了一种包含空间路径(SP)和上下文路径(CP)的双边分割网络(BiSeNet
GQ177·2022-12-03 07:46

论文学习笔记（五）BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

ECCV2018作者机构：ChangqianYu等，华中科技大学原文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.00897相关repo：https://github.com/ooooverflow/BiSeNet
Wilber529·2022-12-02 20:29

BiseNetV1 语义分割论文解读

在本文中，我们用一种新的双边分割网络(BiSeNet)来解决这个困境。我们首先设计了一个小步幅的空间路径SpatialPath来保存空间信息和生成高分辨率的特征。
晓梦清尘·2022-12-01 20:57

论文导读：实时语义分割网络BiSeNetV1和v2

CE模块Stem和GE以及CE模块Stem和GE以及CE模块3.4DetaileddesignofBilateralGuidedAggregationLayer3.5实验3.6其他注意事项v1论文地址：BiSeNet
hjxu2016·2022-12-01 20:27

论文阅读笔记——STDC-Seg

作者参考了BiSeNet，并在其基础上对模型的架构进行了改进，达到了取得了更快的速度和更高的精度（没有提到显存占用，经测试，STDC2_50在转为trt后，显存占用大致在900M左右）BiSeNet的设计是一个双流网络
王大梨·2022-11-19 09:56

【论文阅读--实时语义分割】BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

前言在当前的计算机视觉领域，语义分割是一项基本任务，比较常见的就是deeplab系列。deeplab系列是谷歌公司完成的，包括了deeplabv1(2015)、deeplabv2(2017)、deeplabv3(2017)、deeplabv3+(2018)，其中deeplabv3+效果最好。但效果好的同时，一般模型计算量较大，推理时间无法达到实时。deeplabv3+的xception71_dpc
magic_ll·2022-11-01 19:11

[轻量化语义分割] Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation（CVPR2021）

paper：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Fan_Rethinking_BiSeNet_for_Real-Time_Semantic_Segmentation_CVPR
食垚·2022-10-16 20:13

BiSeNet+BiSeNetv2论文笔记

目录一、BiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmentationAbstract1Introduction2RelatedWork3
ZZE15832206526·2022-10-07 13:32

BiseNet学习：利用tensorflow2搭建BiseNet并训练完成语义分割任务

BiseNet学习：利用tensorflow2从头搭建BiseNet并训练完成语义分割任务文章目录BiseNet学习：利用tensorflow2从头搭建BiseNet并训练完成语义分割任务简介1数据集的简介
theworld666·2022-10-02 07:31

实时语义分割：双边分割网络BiSeNet，BiSeNet-v2

BiSeNet，BiSeNet-v2的作者也是Lite-HRNet(2021.4，https://www.jianshu.com/p/53c5ee276b74)的一作，来自华中科技大学的ChangqianYu
Valar_Morghulis·2022-08-16 17:09

论文主要要点记录《Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation》

摘要1.bisenet是流行的实时分割双流网络，但是其：基于从其他图像分类的主干预训练模型开始训练，对于图像分割可能效率不高使用额外的网路层获取空间信息编码，耗时长2.本文，降低特征维数并聚合在一起进行特征表示
_twinkle_·2022-08-14 14:59

STDC语义分割网络:BiSeNet的轻量化加强版（CVPR2021语义分割）

今天和大家分享CVPR2021中语义分割领域的一篇论文，论文标题及作者如下图所示：论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2104.13188代码即将开源：https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg0.动机深度学习促进了计算机视觉领域中语义分割算法的发展；随着自动驾驶、视频监控等应用场景的迫切需求，面向终端的轻量化语义分割网络被广泛研究。为了
CV365·2022-08-03 07:01

BiSeNet v2

paper：BiSeNetV2:BilateralNetworkwithGuidedAggregationforReal-timeSemanticSegmentationv2中的DetailPath和SemanticPath分别对应v1中的SpatialPath和ContextPath和v1相比，主要有以下两点改进移除了耗时的跨层连接，简化了模型结构。重新设计了整体架构。具体包括（1）加深了Det
00000cj·2022-07-30 10:50

语义分割算法性能比较_语义分割江湖那些事儿

Detection组，他将向我们分享旷视研究院Detection组近两年持续在做的SemanticSegmentation相关工作，代表性成果主要有1)GCN(CVPR2017)、2)DFN(CVPR2018)、3)BiSeNet
weixin_39685697·2022-04-10 08:35

语义分割算法性能比较_语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起

今天的主题是Face++Detection组近两年持续在做的SemanticSegmentation相关工作，代表性成果主要有1）GCN(CVPR2017)、2）DFN(CVPR2018)、3）BiSeNet
weixin_39620684·2022-04-10 08:34

实时语义分割调研

文章目录0.前言1.语义分割概述2.一些总结3.论文浏览3.1ENet3.2ICNet3.3BiSeNet3.4CGNet3.5DFANet3.6Fast-SCNN3.7BiSeNetV23.8HyperSeg3.9RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation0
清欢守护者·2022-04-07 07:24

实时语义分割——BiSeNet V2

BiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmentationBiSeNetV2:BilateralNetworkwithGuidedAggregationforReal-timeSemanticSegmentation
DONG_LIN_2019·2021-02-19 09:07

coco 语义分割_ECCV 2018 | 旷视科技提出双向网络BiSeNet：实现实时语义分割

本文是第6篇，一个可实现实时语义分割的双向网络BiSeNet。往期解读请见文末。论文名称：BiSeN
傻相的铃铛·2021-01-09 20:45

[论文阅读]BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation

前言光看名字,看到GuidedAggreagation感觉又是一个使用attention的(全局特征指导局部特征)？Abstract问题的提出:现有的加速model的方法大部分都是牺牲低等级的特征细节,这会导致精度大大下降。所以作者提出了分开处理空间细节和语义信息(也就是用两个网络)所以建立的网络将包括下面的结构:细节分支,将会有宽通道和浅层数去捕捉低等级的特征和生成高像素的特征表示语义分支,将会
Costwen·2020-09-12 18:47

论文阅读：BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

face++eccv2008的paper,主要提出bisenet，用于实时语义分割。感觉写的还是蛮不错的，结构清晰，通俗易懂。
涂山容容·2020-08-21 13:00

旷视科技提出双向网络BiSeNet：实现实时语义分割

论文名称：BiSeNet:BilateralSegmentationNetworkforReal-t
fiersies·2020-08-09 15:14

BiSeNet: 一种用于实时语义分割的双边分割网络

论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.00897.pdf代码地址：https://github.com/CoinCheung/BiSeNet语义分割既需要丰富的空间信息，又需要相当大的感受野
华青水上·2020-07-30 09:40

轻量级实时语义分割经典BiSeNet

基于轻量化网络模型的设计作为一个热门的研究方法，许多研究者都在运算量、参数量和精度之间寻找平衡，希望使用尽量少的运算量和参数量的同时获得较高的模型精度。目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用于语义分割任务当中。然而，在语义分割领域，由于需要对输入图片进行逐像素的分类，运算量很
小镇大爱·2020-07-09 23:49

【语义分割系列：九】PSPNet 论文翻译笔记解析

2017CVPRPyramidSceneParsingNetworkSemanticSegmentationonPyTorch(includeFCN,PSPNet,Deeplabv3,DANet,DenseASPP,BiSeNet
鹿鹿最可爱·2020-07-09 22:44

【记录】图像语义分割网络，FCN-SegNet-Unet-Enet-LinkNet-DenseNet~~~~

Enet5.LinkNet6.DenseNet7.PixelNet8.ICNet9.RefineNet10.PSPNet11.HDC-DUC12.ShelfNet和LadderNet13.DANet14.BiseNet15
钱思惘·2020-06-22 03:40

语义分割 | 轻量级实时分割经典BiSeNet及其进化BiSeNet V2

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达01轻量级语义分割基于轻量化网络模型的设计作为一个热门的研究方法，许多研究者都在运算量、参数量和精度之间寻找平衡，希望使用尽量少的运算量和参数量的同时获得较高的模型精度。目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用
AI算法修炼营·2020-05-15 23:54

【CV中的Attention机制】BiSeNet中的FFM模块与ARM模块

今天讲的也是语义分割中使用到注意力机制的网络BiSeNet，这个网络有两个模块，分别是FFM模块和ARM模块。
pprp·2020-02-09 19:00

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- Faster

EfficientSpatialPyramidofDilatedConvolutionsforSemanticSegmentation2018-03[Fast-SCNN]FastSemanticSegmentationNetwork2019-02[BiSeNet
Arron_hou·2019-09-20 18:40

这就是神经网络 11：深度学习-语义分割-DFN、BiSeNet、ExFuse

前言本篇介绍三篇旷视在2018年的CVPR及ECCV上的文章。旷视做宣传做的很好，出的论文解读文章很赞，省去了我从头开始理解的痛苦，结合论文基本能很快了解全貌。语义分割任务同时需要SpatialContext和SpatialDetail，也就是分类的语义信息和形状的空间信息。不同的网络从不同的角度解决这两个问题，做不同的妥协。DFN这是在CVPR2018上被接收的文章。DFN是Discrimina
yuanlulu·2019-03-24 20:29

论文笔记-BiSeNet：Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

论文笔记-BiSeNet：BilateralSegmentationNetworkforReal-timeSemanticSegmentation文章地址：https://arxiv.org/abs/1808.00897v1
你听的到、·2019-02-20 22:01

【语义分割】BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation阅读翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.00897代码：https://github.com/GeorgeSeif/Semantic-Segmentation-Suite（2019.01.27更新。很抱歉，之前一直放着错误的链接，对不起大家了(。・＿・。)ﾉ）作者：ChangqianYu,JingboWang,ChaoPeng,ChangxinGao,GangYu,Nong
会意·2018-11-19 16:24

语义分割网络-BiSenet

SementicSegmentation-BiSenet语义分割网络-BiSenet(SementicSegmentation-BiSenet)介绍思路来源关于感受野关于空间信息网络框架SpatialPathContextPathBackBone
Freeverc·2018-10-31 21:53

【基于DL的图像语义分割】TensorFlow语义分割套件开源了ECCV18旷视科技BiSeNet实时分割算法

Github上的开源工程SemanticSegmentationSuite（语义分割套件），由来自美国建筑智能服务公司的机器学习工程师GeorgeSeif创建，使用Tensorflow实现了大量最新的语义分割算法，最近，该开源库新加入了CVPR2018最新公开的DenseDecoderShortcutConnections模型与DenseASPP模型,和ECCV2018旷视科技新提出的实时语义分割
马卫飞·2018-09-20 16:57
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