实时语义分割学习笔记05 SFNet一、提出的问题：二、研究进展1、解决细节丢失等问题2、FCN最后几层中应用空洞卷积会带来那些问题？ 如何解决？三、相关工作1、 第一范式2、第二范式：3、第其他方法以及比较四、论文方法1、场景解析2、流对齐模块3. 语义流生成4. 语义流场映射5. 特征图扭曲 一、提出的问题： 空洞卷积和特征金字塔融合，要么计算量大，要么效率低下。全卷积网络（FCN）构建深
基于深度学习的语义分割初探FCN以及pytorch代码实现FCN论文论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN是基于深度学习方法的第一篇关于语义分割的开山之作，虽然这篇文章的分割结果现在看起来并不是目前最好的，但其意义还是非常重要的。其中跳跃链接、end-to-end、迁移学习、反卷积实现上采样也是FCN论文中的核心思想。FCN论文整体结构应用无人车、地理信息系
参考很多，仅为个人学习记录使用论文一：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation发表时间：2015论文二：TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation发表时间：20181.概述U-Net 也是一
CVPR 2017 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)论文地址：Pyramid Scene Parsing Networkgithub地址：https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch PSP-Net可以说是语义分割当中比较经典的一个了，不仅有着较好的多类
YOLOP论文：YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception地址：https://paperswithcode.com/paper/yolop-you-only-look-once-for-panoptic-driving论文阅读 YOLOP同时处理三项视觉感知任务+实时速度运行(Jetson TX2-23FPS)+保持较高精
前言前段时间，YOLOv5推出7.0版本，主要更新点是在目标检测的同时引入了实例分割。 目前，YOLOv5团队已经转向了YOLOv8的更新，因此，7.0版本大概率是YOLOv5的最终稳定版。更新信息官方公告中给出了YOLOv5-7.0的更新要点：推出了基于coco-seg的实例分割预训练模型支持Paddle Paddle模型导出自动缓存机制：使用python train.py --cache ra
目录0 引言1 生成onnx模型2 onnx转为tensorrt的engine模型3 Tensorrt推理3.1 yolov8n-seg分割结果3.2 yolov8s-seg分割结果3.3 yolov8m-seg分割结果3.4 yolov8l-seg分割结果3.5 yolov8x-seg分割结果0 引言
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：深度学习目标检测模型问题之一就是过于庞大，面临着内存
yolov3的效果比其他的模型要好很多，一共106层网络结构。处理一个视频通常fps可以达到22。如果用yolov3-tiny的话，这个模型是轻量级的，模型只有六七十层左右，速度会更好，当然这肯定会造成识别质量的下降。这个yolov3-voc可以识别20种物体，可以识别出红绿灯，但是红绿灯识别出来后无法对颜色进行判断，所以需要进行修改，同时把物体识别种类数减少，这样可以降低计算量。预先训练模型用的
文章目录环境介绍一、什么是YOLO-NAS二、YOLO-NAS快速入门三、YOLO-NAS训练自己的数据集 环境介绍环境介绍：前提你已经装上英伟达的显卡驱动和MiniConda，这里就不再赘述.下面是博主自己的环境介绍ubuntu22.04
python3.10.12
cuda11.8安装pytorchpip3 install torch torchvision torchaudio --ind
1.文章信息本次介绍的文章是发表在EUSIPCO 2021的一篇基于计算机视觉的火灾检测文章。2.摘要当今世界面临的环境危机是对人类的真正挑战。对人类和自然的一个显著危害是森林火灾的数量不断增加。由于传感器和技术以及计算机视觉算法的快速发展，提出了新的火灾探测方法。然而，这些方法面临着一些需要精确解决的限制，如类火灾物体的存在、高误报率、小尺寸火灾物体的检测和高推断时间。基于视觉的火灾分析的一个重
1.Darknet-19 模型结构2.YOLO v2 模型结构YOLO2网络中第0-22层是Darknet-19网络，后面第23层开始，是添加的检测网络。说明：route层的作用是进行层的合并 在第27层 直接添加了一个passthrough layer 得到2
[ICCV2021] RS loss:用于目标检测和实例分割的新损失函数一.论文简介1.1. 简介1.2. RS Loss对简化训练的好处1.3. RS 损失对提高性能的好处二. RS损失的定义2.1. RankSort2.2. aLRPLoss2.3. APLoss三. 在不同模型上的实验结果3.1. 多阶段目标检测3.2. 单阶段目标检测3.3. 多阶段实例分割3.4. 单阶段实例分割 &n
基本原理网络结构CSPDarknet53 最后三个箭头指向输出即三种特征图SPP 解决多尺度问题 对于同一个特征输出图，进行三种maxpool2d操作，然后将三种操作的输出进行叠加PANet 融合上采样、下采样等特征，深度方向拼接 PANet由五个核心模块组成（a,b,c,d,e）图中红色和绿色的虚线是跨越多层的shortcut，更高实现不同层次的特征融合。图a中为FPN的自上而下结构，第一列的4
1 YOLOv5 五种网络模型1.1 YOLOv5 网络结构图 1.2 两个版本的区别 2 YOLOv5-6.x 版本核心基础内容2.1 输入端2.2 Backbone2.2.1 四种结构的参数2.2.2 网络深度2.2.3 Neck2.2.4 输出端 1 YOLOv5 五种网络模型在YOLOv5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有5个版本，
YOLO v4它来了，速度效果双提升，研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！此外，与 YOLOv3 相比，新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。迅速引起了 CV 社区的关注。 YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004
零、写在最前面：2023.01.11 更新：新增加onnxruntime的1.13.x版本支持。由于onnxruntime从1.12升级到1.13之后，GetOutputName（）这个API变成了GetOutputNameAllocated（），坑就出现在这里，新版api的返回值是一个unique_ptr指针，这就意味着他使用一次时候就失效了，所以在循环跑模型的时候基本的第二次都报错了。目前能想
Log loss交叉熵，二分类交叉熵(BCE)，即keras.losses.binary_crossentropy最终的loss是y=0和y=1两种类别的loss相加。这种方法有一个明显缺点，当正样本数量远远小于负样本的数量时，即y=0的数量远大于y=1的数量，loss函数中y=0的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景。所以对于背景远远大于目标的分割任务，Log loss效果非常不好。Weigh
一篇之前写的分割图片中小飞机目标的论文，思路较简单，先用yolo目标检测框架提取出ROI再用Unet进行分割，最后融合。摘要：航拍影像中飞机目标占图像比例往往较低，为了解决语义分割中对飞机目标分割存在效果差，准确性低的问题，提出一种基于改进的yolov4和unet结合的小目标分割方法。为了提高yolov4的训练速度，降低模型复杂度，使用mobilenet对yolov4主干网络进行改进，使用改进后的
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2023-10-16 19:45:43
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一、数据增强对于单一图片，除了经典的 几何畸变 和 光照畸变 外，还创新地使用了图像遮挡（Random Erase, Cutout, Hide and Seek, Grid Mask, MixUp）技术； 对于多图组合，作者混合使用了 CutMix 与 Mosaic 技术。 除此之外，还使用了 Self-Adversarial Training(SAT) 来进行数据增强。1. 图像遮挡Random
