pixel labeling | BriefGPT - AI 论文速递

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CVPR面部分割和解析结构学习中的共识方法
通过共识训练和鲁棒性损失函数，实现面部像素细分，并保持空间一致性，得到更少伪影、更少稀疏遮罩和更空间连续的像素预测。
PDF5 years ago
ECCV用于实例分割的半卷积算子
本文研究目标检测和实例分割问题，提出了一种基于像素级别标签的解决方案，证明了构造可以分离对象实例的密集像素嵌入不易使用卷积运算实现，但也表明了简单的修改可以更好地解决该问题。我们将其与 Hough 投票和双边核的变体相关联，并演示了这些运算
PDF6 years ago
CVPR基于弱监督学习的多证据过滤与融合方法用于多标签分类、目标检测和语义分割
该论文提出了一种弱监督课程学习流程，用于多标签对象识别、检测和语义分割的任务，其中包括四个阶段，包括训练图像的对象定位、筛选和融合对象实例、像素标注以及基于任务的网络训练，通过这种流程，实现了在 MS-COCO、PASCAL VOC 200
PDF6 years ago
用于历史文档图像页面分割的卷积神经网络
本文提出了一种基于卷积神经网络的手写历史文档图像页面分割方法，将页面分割视为像素标记问题，使用卷积神经网络从原始图像像素中学习特征，经实验验证，在不同的公共数据集上，该方法对比之前的方法，取得了更加有效和卓越的结果。
PDF7 years ago
LabelBank: 重新审视语义分割的全局视角
提出基于全局推断的标签库（LabelBank）框架，通过视觉提示、属性和 / 或文本描述来提取全局概念，以改善语义分割性能。在各种设置下，用该框架得到的 LabelBank，相比于局部信息，可以更好地描述对象的详细形状，进而提高语义分割的准
PDF7 years ago
ECCV基于区域的语义分割与端到端训练
本文提出一种新的语义分割方法，该方法基于区域分类方法和全卷积方法相结合，能够实现端到端的培训。与目前现有的算法相比，该方法在语义分类的平均准确性方面提高了成绩，在 SIFT Flow 和 PASCAL Context 上达到了 64.0%
PDF8 years ago