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基于贝叶斯深度学习的图像感知分割
提出了一种基于深度贝叶斯网络的探测物体可提供的作用及分布的算法，使用 Monte Carlo Dropout 优化了模型的准确度并在 Mask-RCNN 结构上做了修改，利用新的概率模型检测出语义和空间上的不同，并通过比较二进制掩码而非预测
PDFa year ago
基于深度学习的扫描电子显微镜图像缺陷分类和检测：一种 Mask R-CNN 方法
本研究展示了将深度学习算法 Mask-RCNN 应用于半导体缺陷检测领域，通过改进缺陷实例分割技术，成功地检测和分割在半导体制造过程中不同类型的随机缺陷图案，并且可以精确计算缺陷表面积和数量。
PDF2 years ago
有限数据注释的自监督 RCNN 用于医学图像分割
本文提出一种基于自监督预训练的医学图像分析深度学习训练策略，通过将不同扭曲应用于图像的随机区域，预测扭曲的类型和信息的损失，并使用改进的 Mask-RCNN 体系结构定位扭曲位置和恢复原始图像像素，将该方法用于分割任务，能够提高 Dice
PDF2 years ago
ICCV一种具有边界不确定性估计的弱监督的非摄影分段器
该文章使用弱监督的方式实现了遮挡性实例分割任务，提出了一种新的基于边界不确定性估计的无模态实例分割方法 ASBU，并在 COCOA 和 KINS 数据集上取得了显著的性能提升。
PDF3 years ago
利用本地表面嵌入技术在彩色图像中实现未知物体的三维目标检测和姿态估计
该研究提出了一种结合了深度学习和三维几何的方法，利用未带纹理的 CAD 模型和不需要针对新对象进行训练的方法，检测和估计图像中物体的 3D 姿态，并利用 Mask-RCNN 实现无需重新训练的对象检测，从而限制可能的对应关系数量。实验结果表
PDF4 years ago
LDLS: 从 2D 图像标签扩散推断 3D 物体分割
本文提出了一种名为 Label Diffusion Lidar Segmentation 的基于 Mask-RCNN 和半监督学习的方法，该方法可以在没有 3D 目标的训练数据或微调 2D 图像分割模型的情况下，有效地实现三维点云分割，并在
PDF5 years ago
ICCV视频对象分割的学习实例传播（Learning Instance Propagation for Video Object Segmentation）
本研究提出了一种端到端的深度神经网络，结合了 Mask-RCNN 实例分割网络和 Conv-GRU 视觉记忆模块，用于解决半监督视频对象分割任务，实验结果表明该方法在 DAVIS 数据集上取得了令人满意的结果。
PDF5 years ago
从单目图像估计多人三维人体姿态
通过提出的 HG-RCNN 网络，借助 Mask-RCNN 和 Hourglass 结构进行多人 3D 人体姿态估计，实现对每个感兴趣区域（RoI）中 2D 关键点的先预测后提升，最终采用弱透视投影模型和焦距和根偏移的联合优化将估计的 3D
PDF5 years ago
CVPR基于 Mask-RCNN 的概率目标检测基准线
本文主要介绍使用新的评估指标（PDQ）和一个新的合成图像数据集评估目标检测方法的概率目标检测挑战。作者使用了经过微调的 Mask-RCNN 以及一些额外的后处理方法，最终在排行榜中得到了第二名的成绩，并且获得了最高的空间质量和平均检测质量，
PDF5 years ago
小目标检测的增强
对于小目标和大目标的检测仍然存在着性能差距。为了解决这个问题，本文提出了一种通过过采样和复制粘贴小目标的数据增强方法来提高模型在小目标上的表现，实验结果表明相对于现有的先进方法，我们的方法在 MS COCO 数据集上将实例分割精度提高 9.
PDF5 years ago
CVPR联合考虑所有区域的交互式全图像分割
研究提出了一种基于涂鸦的交互式全图像注释框架，将 Mask-RCNN 改进成快速交互式分割框架，并在完整的图像画布上引入像素级别的实例感知损失，实现注释者可将识别错误共享至整张图片中的所有区域并着重核查所有区域中机器产生的最大误差。通过在
PDF6 years ago
自动细胞核分割的 Mask-RCNN 适应性
本文利用 Mask-RCNN 算法，对多种环境下细胞核的显微图像进行高效自动分割。
PDF6 years ago