SegFormer

以segformer为例，CV中显存不够的处理方式

方法一：降低batchsize方法二：将opencv库改成PILHowtotrainsegmentationmodelwithlargedataset?·Issue#1775·open-mmlab/mmsegmentation(github.com)
坠金·2024-01-27 19:27

基于Segformer实现PCB缺陷检测(步骤 + 代码)

导读本文主要介绍基于Segformer实现PCB缺陷检测，并给出步骤和代码。背景介绍PCB缺陷检测是电子制造的一个重要方面。利用Segformer等先进模型不仅可以提高准确性，还可以大大减少检测时间。
Color Space·2024-01-04 23:05

voc获取文件夹下所有文件的文件名（去掉后缀）

importosdefget_file_names(folder_path=r'C:\Users\mage\Desktop\Timer\Segformer\datasets\ImageSets\JPEGImages
坠金·2023-12-06 05:23

transformer入坑指南

此方法仅提供参考2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.3*场景一:Attentionisallyouneed场景二:VIT场景三:Swinv1场景四:Swinv2场景五:SETR场景六:TransUNet场景七:SegFormer
weeksooo·2023-10-30 22:16

论文阅读：SegFormer: Simple and Efficient Design for SemanticSegmentation with Transformers

来源：nips2021GitHub-NVlabs/SegFormer:OfficialPyTorchimplementationofSegFormer0、Abstract摘要本文提出了一种简单、高效、强大的语义分割框架
shiyueyueya·2023-10-19 19:04

半监督语义分割_paper reading part2

目录03SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformers03.1Introduction03.2Method03.3experiment03.3.1Ablationstudies
猛码Memmat·2023-10-17 15:47

【计算机视觉 | 语义分割】干货：语义分割常见算法介绍合集（一）

文章目录一、U-Net二、FullyConvolutionalNetwork三、SegNet四、DeepLab五、DeepLabv3六、UNet++七、PSPNet八、EfficientDet九、SegFormer
旅途中的宽~·2023-09-14 09:53

论文阅读 - SegFormer

文章目录1概述2模型说明2.1总体结构2.2HierarchicalTransformerEncoder2.3LightweightAll-MLPDecoder3SegFormer和SETR的比较参考资料
七元权·2023-08-17 11:21

详细介绍如何使用HuggingFace和PyTorch进行医学图像分割-附源码

我们将使用HuggingFace转换器在医学分割数据集上加载和微调基于Segformer
TD程序员·2023-07-29 08:19

学习记录——Transformer、ViT、Swin-Transformer、SegFormer、TopFormer、Seaformer

Transformer2017ComputationandLanguageGoogleSelf-Attention、Multi-HeadAttention位置编码原理参考链接ransformer网络结构：ViT2020ICLR将transformer引入到cv领域将输入图片224x224x3按照16x16x3大小的Patch进行划分，接着通过线性映射将每个Patch映射到一维向量中，以ViT-B/
Chaoy6565·2023-07-16 14:15

第一章 SegFormer（语义分割篇）——SegFormer: 简单高效的基于Transformer的语义分割设计

0.摘要我们提出了SegFormer，这是一个简单、高效且强大的语义分割框架，它将Transformer与轻量级多层感知机（MLP）解码器结合在一起。
Joney Feng·2023-07-14 19:01

SegFormer程序调试记录

环境配置首先是cuda环境配置：condacreate-nsegpython=3.8随后激活环境：sourceactivatesegpytorch安装安装pytorch版本，博主使用的是pytorch1.7.0condainstallpytorch==1.7.0torchvision==0.8.0torchaudio==0.7.0cudatoolkit=11.0-cpytorch执行完上面的安装命
彭祥.·2023-04-11 23:41

我的2022和2023（技术总结、开发工具简介和未来展望）

文章目录前言1.常用网址的总结2.技术总结2.1网络方面的总结2.1.1Segmentation：Unet++2.1.2Segmentation：SegFormer2.1.3Segmentation：HRNetV2
玉堃·2023-02-04 09:20

mix_transformer_demo

我改了一些地方做适配，目的是做研究，并了解一下mix_transformer.原来的代码的segformer_head的normalize那里的config的type是SyncBN，而这要求多GPU，我目前是单
换个名字就很好·2023-02-02 12:43

SegFormer学习笔记（2）train

(segformer3715)D:\BaiduNetdiskDownload\semantic-segmentation-main>pythontools/train.py--cfgconfigs/custom.yaml
gaoenyang760525·2023-01-16 10:15

SegFormer学习笔记（4）train续2

这次关注一下最关键的东西：用什么网络，用什么数据，预训练数据在哪里呢？为了方便，重新贴一下train.pyimporttorchimportargparseimportyamlimporttimeimportmultiprocessingasmpfromtabulateimporttabulatefromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoa
gaoenyang760525·2023-01-16 10:15

SegFormer学习笔记（1）安装

一、源码：https://github.com/sithu31296/semantic-segmentation我并没使用SegFormer的官方源码，那个mmcv特磨人了，各种奇葩配置错误。
gaoenyang760525·2023-01-16 10:45

SegFormer学习笔记（3）train续1

一、GPU设置咱们关心一下GPU怎么设置的吧。在上一篇文章中的train.py中，第126行gpu=setup_ddp()对于我来说，gpu=0那么，129行，main(cfg,gpu,save_dir)的gpu就等于0了。上到第25行，defmain(cfg,gpu,save_dir):就把gpu=0传进来了你在看46-50行，iftrain_cfg['DDP']:其实咱们再配置文件中，这个DD
gaoenyang760525·2023-01-16 10:40

Segformer安装与训练

1.主要安装包参数mmcv-full1.3.0mmsegmentation0.20.2torch1.8.0+cu111torchvision0.9.0+cu1112.环境部署2.1torch和torchvisio安装采用的本地安装，安装时需注意torch与CUDA对应关系：PyTorch版本CUDA环境0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)9.21.2.
折耳猫的橙汁儿·2023-01-15 08:38

mmsegmentation框架SegFormer训练自己的数据集

我个人主要是想要使用mmsegmentation框架训练自己的数据集，一开始跟着网上的教程使用了PspNet网络，但是可能由于数据集过小最后达到的效果不尽人意，因此考虑使用更新的、性能更好的SegFormer
drunk_flowers·2023-01-15 08:29

Nips2021(Segmentation) - 高效的语义分割transformer《SegFormer》

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知TransformerEncoderAll-MLPDecoder整体网络结构讨论与实验回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识本文的工作主要是Transformer在语义分割领域的应用，虽然CVPR21已经有SETR（基于ViT）了，但是其本身还是存在不少问题的：①ViT作为backbone只能输出固定分辨率的特征图，这对于密集预测任务显然不够友好；②由于
我是大黄同学呀·2023-01-01 14:45

Segformer论文研读

论文详细讲解如下：【论文笔记】Segformer论文阅读笔记_嘟嘟太菜了的博客-CSDN博客论文笔记——Segformer:一种基于Transformer的语义分割方法-知乎上图上segformer的整体结构
辣大辣条·2022-12-27 01:54

Panoptic SegFormer 全景分割

©作者|白墨语义分割和实例分割是两个重要且相关的视觉问题。利用它们之间的潜在关系，全景分割将语义分割和实例分割两个任务进行统一，在同一个全景分割模型中，同时处理语义分割和实例分割。在全景图像分割中，图像内容分为两类：things和stuff。things是可计数的实例目标,例如，人和车，每个实例都有一个唯一的id来区分;stuff指的是无定形的区域，如天空、草地和雪，没有实例id。这里讨论的Pan
CV案例精选·2022-12-20 09:22

IncepFormer: Efficient Inception Transformer with Pyramid Pooling for Semantic Segmentation

segformer和P2T将卷积和池化应用于注意力层去减少复杂度，但是他们只使用其中的一个，作者使用了两个。使用inception的多尺度卷积的思想，可以捕捉丰富的上下文信息，同时减少计算量。
翰墨大人·2022-12-15 18:12

SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

https://arxiv.org/pdf/2105.15203.pdf文章提出了SegFormer，encoder由金字塔Transformer组成，不使用位置编码，而是使用一个3x3的逐深度卷积。
翰墨大人·2022-12-13 18:07

【Transformer】16、SegFormer：Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

SETR的区别三、效果四、代码出处：NeurIPS2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.15203.pdf代码链接：https://github.com/NVlabs/SegFormer
呆呆的猫·2022-12-13 18:33

以SegFormer和Cityscapes为例记录MMSegmentation测试和训练

1.MMSegmentation安装参考我上一篇文章：ubuntu编译安装mmcv1.6.2和mmsegmentation0.28.02.数据集Cityscapes准备参考：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs/zh_cn/dataset_prepare.md下载Cityscapes前三个部分，即gtFine_t
Kair94·2022-12-09 05:06

用paddleseg跑segformer自己的数据集

框架是paddlepaddle；单卡跑；segformer-b5；数据集是voc格式；代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/
Scenery0519·2022-11-30 18:08

论文学习-SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

目录一、SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersAbstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1
ZZE15832206526·2022-11-25 00:59

计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割（SETR / Segmenter / SegFormer）

计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割（SETR/Segmenter/SegFormer）1.SETR1.1网络结构及特点1.1.1Decoder1.2实验2.Segmenter2.1网络结构及特点
Leo-Peng·2022-11-22 13:36

港大&NVIDIA提出SegFormer：简单有效Transformer的语义分割新思路

zhuanlan.zhihu.com/p/379054782论文:https://arxiv.org/abs/2105.15203代码会尽快开源，链接：https://github.com/NVlabs/SegFormerPS:SegFormer
Amusi（CVer）·2022-11-21 10:51

SegFormer：使用Transformer进行语义分割的简单高效设计

前言将Transformer与轻量级多层感知(MLP)解码器相结合，表现SOTA！性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet等网络，代码即将开源！注1：文末附【视觉Transformer】交流群想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-with-CodeSegFormerSegFormer:SimpleandEfficientDesignforS
Amusi（CVer）·2022-11-20 05:46

【深度学习】语义分割-论文阅读：（ NeurIPS 2021 ）SegFormer

这里写目录标题0.详情1.动机2.改进点3.相关工作4.Method4.1HierarchicalTransformerEncoder4.1.1分层特性表示(HierarchicalFeatureRepresentation)4.1.2重叠合并(OverlappedPatchMerging)4.1.3自注意机制(EfficientSelf-Attention)4.1.4混合前馈网络(Mix-FFN
sky_柘·2022-11-19 10:48

Panoptic SegFormer 论文笔记

PanopticSegFormerPanopticSegFormer论文链接:https://arxiv.org/abs/2109.03814一、ProblemStatement拓展DeformableDETR，用于全景分割。二、Direction全景分割的目标有两种:things和stuff。Things是可数的，比如说人、车、单车等；Stuff是无固定形状的和不可数的，比如天空，绿化带等。这两
Tianchao龙虾·2022-11-19 10:18

语义分割之SegFormer分享

ADE20KmIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了SOTA，斩获ICCV2021的bsetpaper，然后Segformer
xuzz_498100208·2022-11-19 10:18

Segformer 论文笔记

SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersSegFormer论文链接:https://arxiv.org
Tianchao龙虾·2022-11-19 10:17

Transformer论文解读四（SegFormer）

本文介绍的SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransf
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-11-19 10:46

【论文笔记】Segformer论文阅读笔记

论文：SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersSegFormer是一个简单、高效但功能强大的语义分割模型
嘟嘟太菜了·2022-11-19 10:06

segformer 使用笔记

开源地址：https://github.com/NVlabs/SegFormer安装环境：pipinstalltorchvision==0.8.2pipinstalltimm==0.3.2pipinstallmmcv-full
AI视觉网奇·2022-11-19 10:31

语义分割任务中的Transformer

文章目录语义分割中的Transformer1Patch-basedTransformer1.1SETR1.2Segformer2Query-BasedTransformer2.1TransformerwithObjectQueries2.2TransformerwithMaskEmbeddings3
八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:59

SegFormer阅读笔记

目录前言1.模型的特点2.模型结构2.1Encoder2.2Decoder3.思考与分析4.下一步计划参考前言SegFormer是2021年发表在NeurIPS的论文，在Transformer做语义分割的开篇之作
八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 09:25

Segformer Decoder - Segformer_Head

创新点一：SegFormerconsistsoftwomainmodules:LightWeightDecoder-All_MLP【主角】在Encoder特征提取过程类似采用FPN方法，经过Encoder后得到feature，通过linear_fuse卷及操作实现融合。self.linear_fuse=ConvModule(c1=embedding_dim*4,c2=embedding_dim,k
gwy2018·2022-10-28 16:16

Transformer：SegFormer个人总结

文章目录前言一、创新点二、算法原理2.1总体框架2.2分层的Transformer结构2.2.1HierarchicalFeatureRepresentation2.2.2OverlappedPatchMerging.2.2.3EfficientSelf-Attention2.2.4Mix-FFN2.3.轻量级MLP解码器2.4.EffectiveReceptiveFieldAnalysis2.5
玉堃·2022-10-12 22:53

手把手教你使用Segformer训练自己的数据

使用Segformer训练自己的数据系统配置代码链接针对MMCV选择系统Windows环境要求：ubuntu18.04安装swinsegmentation制作VOC数据集代码部分修改开始训练使用Transformer
中科哥哥·2022-08-22 07:16

SegFormer论文记录（详细翻译）

SegFormer论文记录代码：GitHub-NVlabs/SegFormer:OfficialPyTorchimplementationofSegFormer论文：https://arxiv.org/
yzZ_here·2022-06-30 07:36

SegFormer

SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformershttps://arxiv.org/abs/2105.15203EXie
Vinteuil·2021-10-09 11:09
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