用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络 / 开普饭

上两篇我们介绍了DST的基本概念,DST挑战,以及DST的模型分类,这一部分我们主要介绍有哪些模型能够解决DST存在的问题,以及能够解决哪些问题,不能解决哪些问题,对应的优缺点,深入理解模型设计的思想 ...

提出背景:上下文信息在语义分割的作用很重要.目前的两种方法:一种是基于非局部自注意力对上下文信息进行收集.这种方法是用2D相似度矩阵描述3D上下文信息,但是这种空间压缩会导致通道方面的注意力的丢失.另 ...

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 ...

计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G 深度特征学习方案将重点从具有细节的具体特征转移到具有语义信息的抽象特征.它通过构建多尺度深度特征学习网络 (MDFN) 不仅考虑单个对象和局部上下文,还考 ...

微软宣布,Pylance -- 其在Visual Studio Code中对Python的快速且功能丰富的语言支持,现已正式完成测试,并达到其第一个稳定版本. 本周早些时候,Pylance 已被列为 ...

标题:3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, an ...

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 ...

文章:RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 作者:Qingyong Hu1, Bo Yang1 ...

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 ...

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 ...

用更小更快的模型达到state-of-the-art效果的多任务学习今天跟大家分享几天前arXiv上的一篇兼顾模型速度与性能的论文<Real-Time Joint Semantic Segme ...

文章:Toronto-3D: A Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways 作者:Wei ...

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泡泡点云时空,带你精读点云领域顶级会议文章标题:Real-Time Multi-SLAM System for Agent Localization and 3D Mapping in Dynami ...

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作者信息: 作者分别来自澳大利亚阿德莱德大学.微软亚洲研究院.北航.Keep公司.三星中国研究院,该文为第一作者Yifan Liu在微软亚洲研究院实习期间的工作. 该文研究了在语义分割模型的知识蒸馏中 ...

文中原作者修改了一篇BMVC2018的论文<Light-Weight RefineNet for Real-Time Semantic Segmentation>中提出的算法,使用知识蒸馏 ...

用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络