segmentation专题

U-Net for Image Segmentation

1.Unet for Image Segmentation 笔记来源：使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割) 1.1 DoubleConv (Conv2d+BatchNorm2d+ReLU) import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F# nn.Sequential

Splash of Color: Instance Segmentation with Mask R-CNN and TensorFlow

喷色：使用Mask R-CNN和TensorFlow进行实例分割原文：Splash of Color: Instance Segmentation with Mask R-CNN and TensorFlow 原作者：Waleed Abdulla 0 概述早在11月，我们就将Mask R-CNN的实现开源了，此后，它被forked了1400次，在许多项目中使用，并得到了许多贡献者的改进。

Polyp-DDPM: Diffusion-Based Semantic Polyp Synthesis for Enhanced Segmentation

Polyp- ddpm:基于扩散的语义Polyp合成增强分割摘要：本研究介绍了一种基于扩散的方法Polyp-DDPM，该方法用于生成假面条件下息肉的逼真图像，旨在增强胃肠道息肉的分割。我们的方法解决了与医学图像相关的数据限制、高注释成本和隐私问题的挑战。通过对分割掩模(代表异常区域的二进制掩模)的扩散模型进行调节，poly - ddpm在图像质量(实现fr起始距离(FID)得分为78.47

【C语言】解决C语言报错：Segmentation Fault

文章目录简介什么是Segmentation FaultSegmentation Fault的常见原因如何检测和调试Segmentation Fault解决Segmentation Fault的最佳实践详细实例解析示例1：未初始化指针示例2：数组越界示例3：使用已释放的内存示例4：递归导致栈溢出进一步阅读和参考资料总结简介 Segmentation Fault（段

论文阅读--Cross-view Transformers for real-time Map-view Semantic Segmentation

一种新的2D维度的bev特征提取方案，其通过引入相机先验信息（相机内参和外参）构建了一个多视图交叉注意力机制，能够将多视图特征映射为BEV特征。 cross view attention：BEV位置编码+由根据相机标定结果（内参和外参）演算得到的相机位置编码+多视图特征做attention得到整体上文章的网络前端使用CNN作为特征抽取网络，中端使用CNN多级特征作为输入在多视图下优化BEV特

实时语义分割--ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images

github代码:https://github.com/hszhao/ICNet 语义分割算法精度和速度对比: 由图可以看出,ResNet38,PSPNet,DUC精度虽然较高,但是无法速度相对较慢,无法达到实时,ENet速度较快,但精度较低,而本文算法既可以达到实时,精度也相对较高. Speed Analysis PSPNet50的处理不同大小的输入图像所需时间: 图中,sta

【图像分割】DSNet: A Novel Way to Use Atrous Convolutions in Semantic Segmentation

DSNet: A Novel Way to Use Atrous Convolutions in Semantic Segmentation 论文链接：http://arxiv.org/abs/2406.03702 代码链接：https://github.com/takaniwa/DSNet 一、摘要重新审视了现代卷积神经网络（CNNs）中的atrous卷积的设计，并证明了使用大内核

《汇编语言程序设计》例子出现segmentation fault

照着例子抄写了一下，直接用的 gcc 编译，源码如下，因为不支持 pushl，所以改成了 pushq #cpuid.s View the CPUID Vendor ID string using C library calls.section .dataoutput:.asciz "The processor Vendor ID is %s \n".section .bss.

Segmentation fault的原因和例子

最近有用cpp写点东西，然后就碰到Segmentation fault了，调试的时候，ide指出报错的地方看着没问题。后来研究发现，是递归层数太多导致的。 “Segmentation fault”（简称"segfault"）是一个常见的计算机程序错误，通常发生在试图访问计算机内存中未分配（或不允许）的部分时。这种错误在多种操作系统和编程语言中都可能发生，尤其是在使用C或C++等低级语言时更为常见

《PixelLink: Detecting Scene Text via Instance Segmentation》论文阅读笔记

前言这篇论文发表在AAAI2018上，作者给出了源码，个人认为是一篇比较work的论文。在之前DPR和SegLink两篇论文的阅读过程中，我就曾思考二者multi-task的必要性。特别是DPR的classification task，其实跟segment是几乎等价的。在复现过程中，回归任务远比分类(分割)任务难收敛。可以认为，在自然场景下的文本检测任务中，DPR证明了anchor的非必要性

深度学习小目标检测问题——（转载）谈一谈深度学习之semantic Segmentation

https://www.cnblogs.com/daihengchen/p/6345041.html 上一次发博客已经是9月份的事了…这段时间公司的事实在是多，有写博客的时间都拿去看paper了…正好春节回来写点东西，也正好对这段时间做一个总结。首先当然还是好好说点这段时间的主要工作：语义分割。semantic segmentation 应该是DL这几年快速发展的最重要的领域之一了，但可惜的

【语义分割】——又快又强：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation of Road

出处：哈尔滨工业大学论文 code：暂未开源关键词：实时语义分割语义分割是自动驾驶汽车了解周围场景的关键技术，对于实际的自动驾驶汽车来说，为了获得高精度的分割结果而花费大量的推理时间是不可取的。使用轻量级架构(编码器解码器或two-pathway)或推理在低分辨率图像。本文提出的模型在单张2080ti上DDRNet-slim能打到77.4% mIoU和230FPS，DDRNet

【论文阅读】Semantic Segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs

一、摘要深度卷积神经网络（DCNN）最近在高级视觉任务中展示了最先进的性能，例如图像分类和对象检测。这项工作汇集了来自DCNN和概率图形模型的方法，用于解决像素级分类（也称为“语义图像分割”）的任务。我们表明DCNN最后一层的响应没有充分定位，无法进行精确的对象分割。这是由于非常不变的属性使DCNN有利于高级任务。我们通过将最终DCNN层的响应与完全连接的条件随机场（CRF

【论文阅读】semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs

文章的主要贡献：速度：带atrous算法的DCNN可以保持8FPS的速度，全连接CRF平均推断需要0.5s；准确：在PASCAL语义分割挑战中获得了第二的成绩；简单：DeepLab是由两个非常成熟的模块(DCNN和CRFs)级联而成。一、概述自LeCun（1998）以来，DCNN一直被选作版面识别的方法，如今已经成为高级视觉研究的主流，提高了计算机视觉性能，广泛应用于图像分割，对

【论文总结】weakly- and semi-supervised learning of a DCNN for semantic Image Segmentation

一、概述这篇文章研究了如何从弱注释的训练数据（如边界框或图像级标签）或少量强标记图像和许多弱标记图像的组合中学习DCNN用于语义图像分割的问题，在弱超监督和半监督条件下提出了期望最大化（EM）方法。代码：https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public（caffe框架）二、研究内容及方法文章将焦点放在用弱标签训练调参上

论文阅读U-KAN Makes Strong Backbone for MedicalImage Segmentation and Generation

作为一种非常有潜力的代替MLP的模型，KAN最终获得了学术界极大的关注。在我昨天的博客里，解读了最近的热门模型KAN：论文阅读KAN: Kolmogorov–Arnold Networks-CSDN博客 KAN的原文作者提到了很多不足。本文算是对其中两个现有不足的回应，也就是:1)KAN不仅只能用于特定结构和深度，2）KAN不仅能用于小规模AI+Science任务，还可以用于更大规模或更复杂

Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation 论文简记

Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation 论文简记摘要已有的点云语义分割方法需要大量的标签，点云逐点标记是困难的，另外对新的类别较差的泛化性。因此本文提出一个显著感知的多原型转化few-shot 分割方法。具体地，每个类可以表示为多个原型来建模复杂分布地点云数据。然后，设计一个标签传播方法，来探索标注点和未标记点的多原型亲和度，以及未标注

计算机视觉与深度学习 | TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation（何凯明团队新作）近5年目标检测综述

博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 =================================================== https://github.com/MichaelBeechan/tf-faster-rcnn TensorMask:

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation--论文笔记

论文笔记资料 1.代码地址 2.论文地址 https://arxiv.org/abs/1411.4038 3.数据集地址论文摘要的翻译卷积网络是强大的视觉模型，可以产生特征层次结构。我们表明，卷积网络本身，经过端到端，像素对像素的训练，在语义分割方面超过了最先进的技术。我们的关键见解是建立“完全卷积”网络，该网络可以接受任意大小的输入，并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。

【论文学习】Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach 在线快速目标跟踪与分割 -论文学习

Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach 在线快速目标跟踪与分割：一种通用方法摘要论文提出一种实时VOT和半监督VOS的通用方法。该方法称为SiamMask，通过二值分割任务生成损失，改进了全卷积Siamese 方法的离线训练步骤。训练完成后，SiamMask 依靠init 单个bbox并在线运行

问题排查｜记录一次基于mymuduo库开发的服务器错误排查(段错误--Segmentation fault (core dumped))

问题记录：在刚完成mymuduo库之后，写了一个简单的测试服务器，但是在服务器运行后直接报错： cherry@hcss-ecs-4995:~/mymuduo/example$ ./testserverSegmentation fault (core dumped) 出现多错误这通常意味着程序试图访问其内存空间中未分配（或不允许）的部分。所以我决定先使用gdb进行一下简单的调试：

论文笔记 | Attention Is All Y ou Need for Chinese Word Segmentation

作者：景单位：燕山大学论文来源：EMNLP2020 代码地址关于分词任务中文分词(CWS)是在句子中划分单词边界的任务，对于中文和许多其他东亚语言来说，这是一项基本和必要的任务——对于中文来说，进行交流的基本单位是汉字，每个汉字均有各自的意思，且当不同的汉字进行组合后还会产生新的含义。英语中词的最基本单位是字母（letter），但英语日常使用的基本单位是词（word）

Generic Segmentation Offload（GSO）

Generic Segmentation Offload汉语意思是啥？ Generic Segmentation Offload（GSO）的汉语意思是“通用分段卸载”。在网络通信中，GSO 是一种技术，用于在网络栈中将较大的传输单元分段为更小的单元，以提高网络传输的效率和性能。GSO 可以在发送数据之前，将较大的数据包拆分为更小的数据块，然后由网络适配器负责将这些数据块重新组装成原始的大数据包。这

unable to execute command:Segmentation fault:11

在编译工程时提示如下错误： clang:error:unable to execute command:Segmentation fault:11 clang:error:clang frontend command failed due to signal(use -v see invocation) Apple LLVM version 4.2(clang-425.0.24)

Colab/PyTorch - 004 Torchvision Semantic Segmentation

Colab/PyTorch - 004 Torchvision Semantic Segmentation 1. 源由2. 语义分割 - 应用2.1 自动驾驶2.2 面部分割2.3 室内物体分割2.4 地理遥感 3. 语义分割 - torchvision3.1 FCN 使用 ResNet-101 语义分割3.1.1 加载模型3.1.2 加载图像3.1.3 预处理图像3.1.4 网络的前向传播

CoSeg: Cognitively Inspired Unsupervised Generic Event Segmentation

名词解释 1.特征重建特征重建是一种机器学习中常用的技术，通常用于自监督学习或无监督学习任务。在特征重建中，模型被要求将输入数据经过编码器（encoder）转换成某种表示，然后再经过解码器（decoder）将这种表示转换回原始的输入数据。具体来说，特征重建的过程通常分为以下几个步骤： 1.编码（Encoding）：输入数据经过编码器，被映射到一个低维度的表示空间中，这个表示通常称为特征向