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  2019年的语义分割指南

  11篇论文告诉你语义分割的最新进展和入门指南。原标题|A2019GuidetoSemanticSegmentation翻译|张晓彬（浙江大学）、had_in（电子科技大学）、爱曼纽?西蒙（东南大学）、BBuf（西南科技...

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  夜间场景缺数据，如何进行语义分割?浙大提出基于GAN的高鲁棒夜间语义分割框架

  作者|BBuf单位|北京鼎汉技术有限公司算法工程师(CV)编辑|唐里浙大提出一种新的方法，通过将GAN和SOAT分割框架结合，实现对夜间图像也具有鲁棒的分割效果。...

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  DSNet:在语义分割中使用空洞卷积的新方法

  导读...

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  汇总|实时性语义分割算法

  作者：明泽Danny来源：公众号|计算机视觉工坊（系投稿）前言本次给大家更新的是关于实时语义分割的工作。语义分割论文语义图像分割是计算机视觉中发展最快的领域之一，有着广泛的应用。在许多领域，如机器人和自动驾驶汽车，语义图像分割是至关重要的，...

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  论文笔记:用于语义分割的全卷积网络(FCN)

  介绍通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featuremap）映射成一个固定长度的特征向量，以AlexNet为代表的经典CNN结构适合图像级的分类和回归任务，因为最后得到整幅图像的的数值描述，比如Alex...

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  资源推荐:语义分割江湖三剑客

  点击上方△头像可进入主页，了解更多精彩内容~回顾计算机视觉有三大核心任务——分类、检测、分割，三者号称是深度学习炼丹师的“三大浪漫”。分类针对整张图片，检测针对图片的局部，语义分割则如图所示，旨在给输入图片上的每个像素赋予一个正确的语义标签...

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  另辟蹊径，中科院自动化所等首次用图卷积网络解决语义分割难题

  关注微信公众号：人工智能前沿讲习，重磅干货，第一时间送达一：报告导读使用CNN处理图像问题已经是常规操作，但此类方法会造成局部位置信息的损失。如何解决这个问题呢？来自中科院自动化所和北京中医药大学的研究者另辟蹊径，提出用图卷积网络解决...

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  PP-LiteSeg: 来自baidu的实时语义分割模型

  导读...

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  PIDNet: 受PID控制器启发的实时语义分割网络

  导读...

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  金字塔注意力网络:一种利用底层像素与高级特征的语义分割网络

  选自arXiv机器之心编译参与：机器之心编辑部目前很多语义分割方法在细节方面做得都不好，近日北京理工、旷视科技、北京大学机器感知重点实验室的研究者提出金字塔形注意力网络，它结合注意力机制和空间金字塔去提取精准的密集特征而用于像素级标注任务，...

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