(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 / 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 ...

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 ...

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. ...

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 ...

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 ...

文章:Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review 作者:Yaodong Cui, IE ...

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 ...

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 ...

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 ...

52CV曾经第一时间报道过CVPR2019 | 微软.中科大开源基于深度高分辨表示学习的姿态估计算法,此后该文引起不少媒体的关注. 当时CV君发现,该论文<Deep High-Resolutio ...

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 ...

​(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