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RSS订阅原创 CLIP系列：CLIP：沟通文本和图像的桥梁
CLIP沟通文本和图像的桥梁。SOTA的视觉任务模型需要固定的监督数据对，比如-大象，-兔子。这种方式在特定数据集上能够拥有很好的性能，但是在其他未知类别上的性能就会急剧下降。这种监督形式限制了模型的通用性，因为需要额外的数据来重新训练模型。一个识别和的模型并不能识别和。传统的图像任务都是使用one-hot编码进行，每一类都有其独特的数字标签，比如背景为0，是1，是2，计算机只需要将像素分类成0,1,2。CLIP则是直接从图像的文本描述中进行学习，“a photo of。
2023-10-25 15:12:58
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原创 3D点云分割系列5：RandLA-Net：3D点云的实时语义分割，随机降采样的重生
RandLA-Net主要是在实时的3D点云分割方面做了一些贡献和改进，通过采样策略的选择、局部点的特征聚合、残差块的链接、只使用MLP进行计算提升了点云分割模型的效率，同时大大降低了显存消耗。
2023-04-07 15:46:49
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原创 Meta AI最新出品，全能的分割模型SAM：掀桌子的Segment Anything，CV届的ChatGPT已经到来！
2023年4月5号，Meta AI 发布了通用的分割网络SAM。原文题目只有两个词《Segment Anything》。SAM有望成为，或是已经成为CV领域的ChatGPT。
2023-04-06 21:44:41
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原创 3D点云分割系列4：PointSIFT：SIFT算法在点云处理中的应用，从PointNet++的球查询扩展到8向查询
PointSIFT: A SIFT-like Network Module for 3D Point Cloud Semantic Segmentation》2018年发布在arXiv上。
2023-04-04 20:50:35
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原创 3D点云分割系列3：Momen^et:Mo-Net 几何矩作为特征描述符在3D点云分类/分割中的应用
在这篇文章中，作者分析了几何矩作为形状标识符对三维点云形状的表征意义。引入了一阶矩、二阶矩作为模型的多项式输入。同时设计实验分析了MLP模型是否能够替代手动多项式输入，实验证明手动输入比使用模型拟合效果更明显。最后，作者基于PointNet，在输入阶段采用2ndOrder−Layer2ndOrder−Layer来输入多项式特征。本文的核心是几何矩对点云形状的表征意义。
2023-04-03 18:15:48
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原创 3D点云分割系列2：PointNet++:从PointNet到点云多尺度特征处理
PointNet++在PointNet的基础上更新了多尺度的特征处理操作。提出了两种set abstraction策略，能够根据不同点云密度智能地聚合多尺度特征，对点云密度的输入具有更强的鲁棒性。
2023-04-03 14:17:22
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原创 3D点云分割系列1：PointNet，从Voxel-base到Point-base的进阶之路
总结一下，PointNet为3D点云分割、分类开拓了一条新的道路，也就是Point-base的方法。从对体素voxel的处理转为对点point进行直接处理，提高了效率，同时也获得十分优秀的效果。PointNet中出彩的地方包括使用T-Net来学习点云的刚性变换、使用MaxPooling来解决点云输入无序性的问题。
2023-03-30 15:18:42
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原创 医学图像分割2 TransUnet:Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation
本文介绍了医学图像处理领域的TransUnet模型，TransUnet模型主要由ResNet50、Vision Transformer组成。
2022-10-10 20:36:23
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原创 K-Net：Towards Unified Image Segmentation，基于动态内核的通用分割网络，（NMS-free and Box-free），从语义/实例分割到全景分割。
本文介绍了K-Net网络，介绍了其动态内核的分割方法，核更新方法和语义分割、实例分割、全景分割实现。
2022-07-29 21:35:39
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原创 语义分割系列26-VIT+SETR——Transformer结构如何在语义分割中大放异彩
SETR：《Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspectivewith Transformers》重新思考语义分割范式，使用Transformer实现语义分割。本文介绍了SETR和VIT如何在语义分割中实现，介绍了Self-Attention机制和Multi Head Self Attention机制，在Camvid数据集上做了训练和预测。提供了代码。......
2022-07-08 15:54:46
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原创 语义分割系列25-BiSeNetV2（pytorch实现）
本文介绍了BiSeNetV2的论文思路和模型结构，给出了BiSeNetv2的模型代码实现，在Camvid数据集上进行测试，所有代码都基于pytorch框架。
2022-07-06 18:28:28
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原创 语义分割系列24-PointRend（pytorch实现）
本文介绍了CVPR2020的作品：PointRend: Image Segmentation as Rendering。本文介绍了PointRend的实现细节、原理，提供了PointRend的代码，在pytorch框架上进行训练。
2022-07-05 20:54:59
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原创 语义分割系列23-ISANet（pytorch实现）
本文介绍了ISANet和其论文Interlaced Sparse Self-Attention for Semantic Segmentation。本文还介绍了Self-Attention（Non-Local）和Interlaced Sparse Self-Attention的实现方式，并提供了代码。并在Camvid数据集上进行了论文的复现和测试。......
2022-07-04 14:28:34
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原创 语义分割系列22-GCNet（pytorch实现）
本文介绍了GCNet和论文GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond。介绍了Global Context block的实现方式和代码。提供了pytorch框架下的代码实现，在Camvid数据集上进行测试。
2022-07-03 22:51:57
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原创 语义分割系列21-ANNNet（pytorch实现）
本文介绍了Asymmetric Non-local Neural Networks for Semantic Segmentation论文与Asymmetric Non-local Neural Networks（ANN）模型，介绍了Non Local与非对称Non Local（Asymmetric Non-local）的实现方式。介绍了AFNB和APNB的原理，并提供了相关代码。本文提供pytorch框架下ANNNet模型的所有实现代码，并在Camvid数据集上进行测试。......
2022-07-03 00:38:18
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原创 语义分割系列20-CCNet（pytorch实现）
本文介绍了CCNet论文及模型，介绍了Criss-Cross attention模块原理和实现代码。本文提供了Criss-cross attention、Recurrent Criss-Cross attention、CCNet的实现代码，并且在Camvid数据集上进行测试，所有代码基于pytorch框架。...
2022-07-01 21:33:11
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原创 生物医学图像处理系列1-GRUU-Net（pytorch实现）
本文介绍了生物医学图像领域的一个分割模型GRUU-Net，详细介绍了ConvGRU和FRDU模块，本文给出了GRUU-Net的pytorch复现代码（全网仅此一家哦！）。因为没有使用文章中的数据集，本文在Camvid的数据集上进行测试。.........
2022-06-26 22:17:59
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原创 语义分割系列19-EMANet（pytorch实现）
本文介绍了EMANet，介绍了部分EM算法的内容，介绍了EMANet论文的核心思想，提供了EMANet的模型代码，在pytorch框架上进行测试和复现，数据集使用的是Camvid。
2022-06-25 19:19:40
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原创 语义分割系列18-FPN（pytorch实现）
本文介绍了FPN在语义分割领域中的应用，在pytorch框架上进行复现，并在Camvid数据集上进行测试。
2022-06-24 20:57:58
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原创 语义分割系列17-Non-Local Net（pytorch实现）
本文介绍了Non-Local Network论文，详细介绍了NonLocal机制和设计原理，通过与DANet对比，理解NonLocal和Attention机制的关系。并在Pytorch框架上，实现了2D的NonLocal模块，在Camvid数据集上进行测试。
2022-06-23 22:57:51
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原创 语义分割系列16-BiSeNetV1（pytorch实现）
本文介绍了实时语义分割模型BiSeNetV1的论文细节和模型设计理念，在pytorch框架上复现了模型，在Camvid数据集上进行测试。
2022-06-22 23:08:27
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原创 语义分割系列15-UPerNet（pytorch实现）
本文介绍了UPerNet论文思想，介绍了UPerNet作者如何创建Multi-task数据集以及如何设计UPerNet网络和检测头来解决Multi-task任务。本文对于UPerNet语义分割部分的模型进行单独复现，所有代码基于pytorch框架，并在Camvid数据集上进行训练和测试。......
2022-06-20 21:38:32
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原创 语义分割系列14-DMNet（pytorch）实现
本文介绍了DMNet，介绍了如何解决多尺度（Multi-Scale）问题，包括DCM模块的操作内容。在pytorch上进行模型复现，提供了模型代码，在数据集Camvid上进行测试。
2022-06-17 18:15:31
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原创 语义分割系列13-PSANet
PSANet：2018年CVPR。论文地址：《PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing》作为较早引入Attention机制的模型之一，PSANet对位置相关的注意力机制进行了一些探索。那几年大多数论文都会谈到几个事情：一是模型的感受野问题，使用堆叠卷积层增加感受野的方案虽然可行，但效果有限，或是使用空洞卷积的方式来增大感受野，但这种操作也会忽略一些信息。二是上下文信息很难被有效结合起来。三作者也对常用的卷积进行了一个思考，作
2022-06-16 22:11:19
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原创 语义分割系列12-APCNet（pytorch实现）
本文详细介绍了APCNet的原论文和模型架构，在pytorch框架上复现了APCNet的模型，在Camvid数据集上进行复现和测试。
2022-06-15 19:17:38
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原创 语义分割系列11-DAnet（pytorch实现）
本文介绍了DAnet网络，介绍了Position Attention和Channel Attention两个Attention机制的构建方式，在pytorch框架上复现了DAnet网络，在Camvid数据集上进行测试。本文提供了DAnet网络的代码和测试结果。
2022-05-22 16:36:22
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原创 语义分割系列10-DFANet（pytorch实现）
本文介绍了DFANet的论文核心思想，介绍了DFANet模型结构，在pytorch框架上复现了DFANet，在Camvid数据集上进行训练和测试。
2022-05-21 16:15:38
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原创 语义分割系列9-EncNet（pytorch实现）
本文介绍了EncNet的论文主要思想，在pytorch框架上进行模型复现，提供了EncNet的pytorch代码，并在Camvid数据集上进行测试。
2022-05-20 16:52:21
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原创 语义分割系列8-RefineNet（pytorch实现）
本文介绍了RefineNet的思想和具体架构，在pytorch上进行代码复现。本文提供了Resnet101-RefineNet的pytorch代码。
2022-05-19 20:56:46
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原创 语义分割系列7-Attention Unet（pytorch实现）
本文介绍了AttentionUnet模型和其主要中心思想，并在pytorch框架上构建了Attention Unet模型，构建了Attention gate模块，在数据集Camvid上进行复现。
2022-05-19 17:02:55
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原创 语义分割数据集：Cityscapes的使用
本文主要介绍Cityscapes在语义分割方向上的理解和使用。其中包括Cityscapes具体构建流程和使用方法。并提供了具体代码和pytorch dataset代码。
2022-05-19 15:37:31
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原创 语义分割系列6-Unet++（pytorch实现）
本文介绍了Unet++网络，在pytorch框架上复现Unet++，并在Camvid数据集上进行训练。
2022-05-17 17:10:38
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60
原创 语义分割系列5-Pspnet（pytorch实现）
本文介绍了PSPnet网络，通过pytorch框架搭建了Pspnet模型，在CamVid数据集上进行复现。
2022-05-16 20:04:26
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原创 语义分割数据集：CamVid数据集的创建和使用-pytorch
本文主要介绍CamVid数据集的使用方法（用于语义分割）。所有代码由pytorch构建。
2022-05-15 20:00:54
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原创 语义分割系列-4 DeepLabV1-V3+（pytorch实现）
本文从DeepLabV1开始，DeepLabV3+结束，讲述DeepLab家族的故事。并在CamVid数据集上进行复现。所有代码都基于Pytorch。
2022-05-15 19:46:21
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原创 语义分割系列3-SegNet（pytorch实现）
本文介绍了SegNet网络结构，基于pytorch构建了SegNet模型，并在Camvid数据集上复现。
2022-05-14 16:53:05
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原创 语义分割系列2-Unet（pytorch实现）
本文详细介绍了Unet的网络结构和论文思路，在pytorch框架上复现了Unet结构，在Camvid数据集上进行测试。
2022-05-13 20:08:08
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原创 语义分割系列1-FCN(全卷积网络)（pytorch实现）
本文复现了全卷积网络FCN(Fully Convolutional Networks)论文，使用pytorch框架构建FCN结构，在PascalVOC2012数据集上实现复现。
2022-05-13 15:36:54
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