Fast-SCNN：多分支结构共享低级特征的语义分割网络 / 开普饭

结合代码理解Pointnet网络结构第二期B站录播之深度学习在3D场景中的应用加入星球:可以发送"知识星球"到后台获取二维码,或者扫描下方二维码. 加入QQ群:32749014 ...

目前,深度学习技术在病理图像分析上的应用日渐深入,但是大多数的深度学习模型仅能针对训练集处于同一分布(域)的数据,而对于训练集处于不同分布的数据的泛化能力较差.这样的「域偏移」(domain shif ...

随着3D扫描技术的进步,如何将点云的前景和背景正确分离成为点云处理的一个具有挑战性的问题.具体来说,就是给定一个对象位置的估计,目标是识别属于该对象的那些点,并将它们与背景点分开.除了将前景与背景分离 ...

这是专栏<图像分割模型>的第8篇文章.在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想. RefineNet,教你在实现特征融合与残差恒等映射的同时,怎么找回降下来的空间分辨率. ...

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标题:三维点云语义分割总览作者:吉祥街欢迎各位加入免费知识星球,获取PDF文档,欢迎转发朋友圈,分享快乐. 希望有更多的小伙伴能够加入我们,一起开启论文阅读,相互分享的微信群.参与和分享的方式:d ...

作者丨Happy 编辑丨极市平台极市导读通道注意力机制对于提升模型性能极为有效,但是忽略了位置信息,这对于生成空间选择注意力图非常重要,本文将位置信息嵌入到通道注意力中,针对如何有效提升移动网络的 ...

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西班牙Zaragoza大学的研究人员提出的最新3D点云语义分割的深度学习方法,网络分为两大部分,提出新的滑动框搜索球形投影后的"像素点",接着使用改进的MiniNetV2网络进行分 ...

Fast-SCNN：多分支结构共享低级特征的语义分割网络