背景介绍     SegFormer：实例分割在自动驾驶汽车技术的快速发展中发挥了关键作用。对于任何在道路上行驶的车辆来说，车道检测都是必不可少的。车道是道路上的标记，有助于区分道路上可行驶区域和不可行驶区域。车道检测算法有很多种，每种算法都有各自的优缺点。     在本文中，我们将使用Berkeley Deep Drive数据集对HuggingFace（Enze Xie、Wenhai

前言 本期将分享「Segformer」，论文地址https://arxiv.org/abs/2105.15203。 Segformer简介 全局上下文信息: 由于Transformer的自注意力机制，Segformer可以在整个图像范围内捕获上下文信息，而不受局部感受野的限制，这有助于提高分割的准确性。 可扩展性: Transformer架构的并行计算能力使得Segformer在处理大

SegFormer 项目排坑记录 任务记录创建conda环境 准备数据库和预训练参数程序配置修改测试可视化训练 任务 需要复现SegFormer分割项目，似乎还有点麻烦，参考这几个进行复现，记录下过程： SegFormer mmsegmentation CSDN博客 知乎博客 记录 创建conda环境 SegFormer的readme说： For install and

SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers 摘要： 我们介绍的 SegFormer 是一个简单、高效但功能强大的语义分割框架，它将 Transformers 与轻量级多层感知器 (MLP) 解码器结合在一起。SegFormer 有两个吸引人的特点： 1) SegForme

SegFormer：细分严重影响了高级驾驶辅助系统的开发。它在自动驾驶汽车技术的快速发展中发挥了关键作用。它由多个复杂的组件组成。对于任何在道路上行驶的车辆来说，车道检测至关重要。车道是道路上的标记，有助于区分道路上的可行驶区域和不可行驶区域。当前一代有多种车道检测算法，每种算法都有自己的优点和缺点。 在这篇研究文章中，我们将使用 Berkeley Deep Drive 数据集对 Hugging

摘要         场景解析是无人驾驶领域的一个关键任务，但是传统的语义分割网络往往只关注于提取更深层次的图像语义信息而忽略了全局信息对图像分割任务的重要性。另外随着图像在深层次卷积网络中的传递，卷积核天然的滤波作用会使得图像的边缘趋于平滑而丢失细节特征。本文基于以上两点考虑设计了融合全局特征的自注意力模块和图像纹理增强模块，使得语义分割网络在在更好的关注全局信息的同时保留了大量的细节信息，使