摘要： 前言 LiDAR 语义分割通过直接作用于传感器提供的原始内容来完成细粒度的场景理解而受到关注。最近的解决方案展示了如何使用不同的学习技术来提高模型的性能，而无需更改任何架构或数据集。遵循这一趋势，论文提出了一个从粗到精的设置，该设置从标准模型派生的分类错误 (LEAK) 中学习。 欢迎关注公众号CV 阅读全文

摘要： 前言 本文为大家重点剖析现有的语义分割框架，带领大家一步步探讨。 本文转载自CVHub 作者丨派派星 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 先来简单总结下传统图像分割。对于传统的图像分割算法，无论是阈值分割、区域分割、边缘分割或基于聚类的 阅读全文

摘要： 前言 本次比赛包含两个track，视频语义分割（VSS Track）与视频全景分割（VPS Track）。 来源丨CVer 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ​ Workshop主页链接： https://www.vspwdatase 阅读全文

摘要： 前言 本文讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。作者：Emine Bozkuş来源：DeepHub IMBA 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读 阅读全文

摘要： 前言 常规迁移学习中，源域和目标域间的分布偏移问题可以通过fine-tuning缓解。但在小样本问题中，可供fine-tuning的有标签数据不足(也就是常说的每个小样本任务中的support set)，分布偏移问题难以解决，因此面对小样本问题时，fine-tuning策略是需要额外关照的。本文回顾 阅读全文

摘要： 前言 论文提出了通过预测图像部分的相对位置来预训练网络进行语义分割。 Transformer、目标检测、语义分割交流群 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 【百篇论文阅读计划】新升级! 论文：https://arxiv.org/pdf/ 阅读全文

摘要： 前言 语义分割通常得益于全局上下文、精细定位信息、多尺度特征等。为了在这些方面改进基于Transformer的分割器，本文提出了一种简单而强大的语义分割架构——IncepFormer。IncepFormer介绍了一种新颖的金字塔结构Transformer编码器，它同时获取全局上下文和精细定位特征。I 阅读全文

摘要： 前言 本文为学习优化器提出一种新的神经网络体系结构，其灵感来自经典的BFGS算法。和BFGS一样，将预条件矩阵估计为一级更新的和，但使用基于transformer的神经网络来预测这些更新以及步长和方向。与以往几种优化方法相比，能在目标问题的参数空间的不同维度之间进行条件反射，同时仍然适用于变维度的优 阅读全文

摘要： 前言 UNet 可以算是 FCN 的一种变体，是最常用、最简单的一种分割模型，简单、高效、易懂、容易构建，且可以从小数据集中训练。 Transformer、目标检测、语义分割交流群 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 【百篇论文阅读计划 阅读全文

摘要： ​ 前言 《从零搭建pytorch模型教程》系列完结了，准备开启一个新的系列，叫《入门必读系列》，但由于本人事情多到根本忙不完，这次决定改一改，不再由本人全部原创了，而是从公众号以往的文章或现有书中截图或从别人的知乎博客上转载，拼凑出一个完整的入门必读系列。用于弥补很多人基础不牢的问题。 欢迎关注公 阅读全文