semantic labelling | BriefGPT

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通过语义学习猜测 LTL 综合中的获胜策略
本研究通过学习的方式提供了一种猜测赢得 LTL 综合问题特定形式的胜利策略的技术，并在比较之前的相关研究的基础上，结合人类类推角度将在构建游戏状态的高度结构化逻辑信息，即语义标记方面的显著优化。
PDFa year ago
ICCV使用隐式场景表示的现场标记和理解
本研究旨在扩展神经辐射场（NeRF）方法，并通过将语义信息与外观和几何信息进行联合编码，实现同时获取精确的 2D 语义标签，而无需使用过多的现场注释数据，该方法通过有效地传播稀疏或嘈杂的标签，在轻松地应用于室内场景标注、超分辨率、标签插值和
PDF3 years ago
Semantic3D.net：一个新的大规模点云分类基准
本文介绍了一个新的 3D 点云分类基准数据集，其中包含超过 40 亿个手动标记的点，用于数据密集型的（深度）学习方法。使用深度卷积神经网络（CNNs）作为工作马的初始提交已经显示出相对于现有技术具有显著的性能改进。我们提供了基线方法描述和通
PDF7 years ago
CVPR利用显著性从图像级标签进行目标分割
使用显著性模型和图像级别注释相结合实现像素级标注的弱监督训练，从而实现像素级对象的语义标注任务，其中 80％的全监督性能已经恢复。
PDF7 years ago
用完全卷积网络对高分辨率航空影像进行密集语义标注
本文介绍了一种应用深度卷积神经网络用于语义标签高分辨率遥感数据的方法，采用了全卷积网络和预训练卷积神经网络在卫星图像识别中得到了较好的应用效果。
PDF8 years ago
简单有效：弱监督实例和语义分割
本文提出了一种无需修改分割训练过程的弱监督训练方法，通过精心设计给定边界框的输入标签，经过单一训练循环即可达到先前算法的弱监督结果并能够抵达完全监督模型的约 95% 的语义标注和实例分割质量。
PDF8 years ago