3D-MiniNet: 从点云中学习2D表示以实现快速有效的3D LIDAR语义分割（2020）

相关推荐

• 基于深度连续融合的多传感器三维目标检测

  重磅干货,第一时间送达 单眼视觉系统以低成本高性能实现令人满意的效果,但无法提供可靠的3D几何信息.双目摄像机可以提供3D几何信息,但是它们的计算成本很高,并且无法在高遮挡和无纹理的环境中可靠地工作. ...

• ICCV 2021 | Transformer再助力！用CWT进行小样本语义分割

  作者 | 卢治合  编辑 | 王晔 本文转载自:AI科技评论 本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文"Simpler is Better: Few-shot Sem ...

• 还在用ViT的16x16 Patch分割方法吗？中科院自动化所提出Deformable Patch-based方法，涨点显著！

  0 写在前面 目前,Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功,但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题.现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch,然后进行embe ...

• 车道线检测技术分析

  针对车道线检测的任务,我们需要弄清楚几个问题: 1.车道线的表示形式? 输出类型:掩码/点集/矢量线条 实例化:每个车道线是否形成实例 分类:是否对车道线进行了分类(单白.双黄等) 提前定义的参数:是 ...

• 【衡道丨AI 】首个针对不同染色病理图像域适应的深度学习模型

  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 ...

• 用于RGB-D语义分割的全局-局部传播网络

  点击上方"深度学习爱好者",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 小白导读 论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为 ...

• 将位置信息嵌入通道注意力！NUS提出新机制，显著提升卷积特征表达｜CVPR2021

  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 ...

• 自动驾驶中的3D物体状态检测

  点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 摘要 3D物体检测是自动驾驶的一项重要技术,KITTI提供了一种用 ...

• ​(AF)平方-S3Net：稀疏语义分割网络的注意特征融合与自适应特征选择

  重磅干货,第一时间送达 小白导读 论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

• Fast-SCNN：多分支结构共享低级特征的语义分割网络

  介绍一篇 BMVC 2019 语义分割论文 Fast-SCNN:Fast Semantic Segmentation Network,谷歌学术显示该文已有62次引用. 论文:https://arxiv ...

• 【图像分割模型】多分辨率特征融合—RefineNet

  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. ...

• 自动驾驶之点云与图像融合综述

  导读:这几天偷懒,也确实没有时间来进行更新(更新频率越来越低了),这里接着一篇去年的综述来开始中断的学习之旅<Deep Learning for Image and Point Cloud Fu ...