目录 摘要 1.引言 2.相关工作 将点云映射到常规二维或三维栅格(体素) 基于MLPs的点表示学习 基于点卷积的点表示学习 动态卷积和条件卷积 3.方法 3.1 回顾 3.2 动态内核组装 Weight Bank ScoreNet. Kernel generation 3.3 权重正则化 3.4 与前期工作的关系 4.骨干网体系结构 5.实验 5.1 物体分类 数据集 应用 结果 5.2 形状部件分割 数据集 应用 结果 5.3 室内场景分割 数据集 应用 注释: 结果 时间复杂度 6.消融实

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要

博客来源于:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html: https://blog.csdn.net/sinat_24143931/article/details/78696442 https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6240659.html 使用训练好的模型完成语义分割任务 https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org fcn分割codeshtt

目录 Tags: ComputerVision 编译 数据处理 训练结果 Reference Tags: ComputerVision 编译 src/caffe/layers/contrastive_loss_layer.cpp:56:30: error: no matching function for call to 'max(double, float)' Dtype dist = std::max(margin - sqrt(dist_sq_.cpu_data()[i]), Dtype(

crawler4j是Java实现的开源网络爬虫.提供了简单易用的接口,可以在几分钟内创建一个多线程网络爬虫. 下面实例结合jsoup(中文版API),javacvs 爬取自如租房网(http://sh.ziroom.com/z/nl/)租房信息. 1.maven导入相关包 <dependency> <groupId>edu.uci.ics</groupId> <artifactId>crawler4j</artifactId> <versi

crawler4j是Java实现的开源网络爬虫.提供了简单易用的接口,可以在几分钟内创建一个多线程网络爬虫. 安装 使用Maven 使用最新版本的crawler4j,在pom.xml中添加如下片段:           XHTML   1 2 3 4 5 <dependency>     <groupId>edu.uci.ics</groupId>     <artifactId>crawler4j</artifactId>     <ve

越简单越接近本质. 参考资料 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Abstract & Introduction 论文中有几个关键词: contracting path 收缩路径: expansive path 扩张路径: precise localization 更精确的位置信息: overlap-tile 边界镜像翻转: random elastic deformations 随机弹性形变: inva

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona

一. PVANet 论文:PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection    [点击下载] Caffe代码:[Github] 设计了一种轻量级的网络,取名叫 PVANet,特点是 Channel少.Layer多,在 VOC2007 和 VOC2012  精确度分别达到了 84.9% 和 84.2%,但计算量不到采用 ResNet-101 网络的 10%. 论文的核心要点: 1)改进的 C.R

前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读. 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常为M,用float32表示. 对比 std conv(主要贡献计算量) params:\(k_h\times k_w\ti

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块.相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框. 图像分割可以分为两类:语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation),其区别如图所示. 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类,但是实例分割更进一步,需要区分开不同

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它

多篇开源CVPR 2020 语义分割论文 前言 1. DynamicRouting:针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队:中科院&国科大&西安交大&旷视 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10401 代码链接:https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting 近年来,大量的人工搜索网络被应用于语义分割.然而,以

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

目录: 1.如何区分内网IP和外网IP? 保留字段 2.子网掩码是起什么作用的? 将DNS和IP异或,表示哪段起作用 3.ping到底起什么作用? ping本地.ping远程 下面针对上面三个问题分别讲解: 一. 公网IP和内网IP的概念解析 (1)   tcp/ip协议中,专门保留了三个IP地址区域作为私有地址,其地址范围如下:  10.0.0.0/8:10.0.0.0-10.255.255.255  172.16.0.0/12:172.16.0.0-172.31.255.255  192.1

有哪些适合学生参与的 C++,网络编程方面的开源项目?   Tinyhttpd是一个超轻量型Http Server,使用C语言开发,全部代码只有502行(包括注释),附带一个简单的Client,可以通过阅读这段代码理解一个 Http Server 的本质.下载链接链接:LippiOuYang/Tinyhttpd · GitHub nginx: download高性能web服务器 libevent/libevent · GitHubC语言写的事件驱动框架 ACE:C++面向对象网络编程工具包 Bo

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上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN