CVPRApr, 2017

通过深层级联实现难度感知的语义分割

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TL;DR通过深度层级级联方法（LC）对模型级联（MC）进行改进，加速和提高语义分割的计算效果。在 PASCAL VOC 数据集上取得了最先进的性能和快速速度。
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发现论文，激发创造
  • 级联学习用于视觉场景分类任务中的特征定位

    通过两种不同的学习模式来探究通过特征定位的方式学习到的特征，在医学和自然数据集上的分析表明了层级学习策略的优越性，本研究显示级联学习是一种有前景的区域预测方法，并在 YOLO 目标检测框架上显示出比端到端方案提升了 2% 的 mAP。

    Nov, 2023

  • 全连接深层结构网络

    该研究提出了一种单一联合训练算法，能够有效地应用于语义图像分割任务，并在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 数据集上呈现鼓舞人心的结果。

    Mar, 2015

  • 区域级别的对比一致性学习用于半监督语义分割

    本文提出了基于区域级别对比和一致性学习框架 (RC^2L) 的半监督语义分割方法，通过引入区域级别损失，包括 Region Mask Contrastive (RMC) 损失、Region Feature Contrastive (RFC) 损失、Region Class Consistency (RCC) 损失和 Semantic Mask Consistency (SMC) 损失，实现了更好的稳定性和性能。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上的实验结果表明，所提出的方法优于现有最先进方法。

    Apr, 2022

  • 基于 Ladder-DenseNet 模型的鲁棒语义分割

    本研究对语义分割进行了实验，利用具备 ladder-style 卷积架构的修改版 DenseNet-169 模型，针对四个基准数据集进行了预测，并在 ROB 2018 的指导下进行了验证。实验结果表明了几个有趣的发现。

    Jun, 2018

  • 使用非常深的全卷积网络进行高性能语义分割

    本文提出了一种基于残差网络的高性能语义图像分割方法，并对不同变体的完全卷积残差网络进行了评估，进一步提出了用低分辨率网络模拟高分辨率网络的方法，引入了在线启动方法以及在一些残差块上应用的传统退化法，取得了在 PASCAL VOC 2012 数据集和 Cityscapes 上最好的平均重叠联合 75 的性能表现。

    Apr, 2016

  • 基于多个异构数据集的卷积网络训练，用于街景语义分割

    该研究提出了一种具有分层分类器的卷积网络，用于每像素的语义分割，能够在多个异构数据集上进行训练和利用它们的语义层次结构。

    Mar, 2018

  • 基于超像素的统计过程控制训练的语义分割

    通过基于超像素采样的方法和使用统计过程控制的梯度来训练和测试，该论文提出了一种在 Pascal Context，SUN-RGBD 数据集上性能优于或等于传统方法的语义分割网络，减少了上采样运算的复杂度。

    Jun, 2017

  • 弱监督级联卷积网络

    本研究提出了基于级联卷积神经网络的两种体系结构，旨在解决在没有昂贵人工注释下进行的弱监督下的目标检测问题，第一阶段从全卷积神经网络中提取类特定区域提议的最佳候选项，在三阶段体系结构中，中间阶段通过第一阶段的激活映射来提供物体分割。这些体系结构在弱监督目标检测，分类和定位领域的实验中表现出了改进。

    Nov, 2016

  • ICNet 用于高分辨率图像的实时语义分割

    本文提出了一种基于图像级联网络 (ICNet) 的实时语义分割方法，通过多分辨率分支和级联特征融合单元，以及恰当的标签引导来降低像素级标签推断的计算量，从而实现对挑战性数据集（如 Cityscapes，CamVid 和 COCO-Stuff）的高质量实时分割。

    Apr, 2017

  • 使用深度卷积网络进行联合语义分割和深度估计

    本研究采用多尺度卷积神经网络，提出一种单一 RGB 图像用于深度估计和语义分割的深度学习模型，该模型采用单一损失函数进行训练，同时使用完全连接的 CRF 捕捉语义和深度线索之间的上下文关系和交互作用，实现更精确的结果。在 NYUDepth V2 数据集上进行实验，该模型在语义分割方面表现优于最先进方法，在深度估计任务上实现可比较的结果。

    Apr, 2016