【论文阅读】CEREALS – Cost-Effective REgion-basedActive Learning for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2023-10-03 18:30:00 发布
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#主动学习 #语义分割

这篇博客详细介绍了在信息技术领域的某项技术应用，探讨了其关键特性、优势以及实际案例。作者强调了该技术在解决特定问题上的有效性，并分享了个人实践经验，为读者提供了深入理解与实践指导。
阅读Revisiting Superpixels for Active Learning in Semantic Segmentation With Realistic Annotation Cost
w.here的优快云
11-14 3905
Cai L, Xu X, Liew J H, et al. Revisiting Superpixels for Active Learning in Semantic Segmentation With Realistic Annotation Costs[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021: 10988-10997.
Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentatio || CVPR2020
qq_41997237的博客
07-10 712
Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentatio 用于语义分割的双超分辨率学习 Abstract： 当前的语义分割通常使用高分辨率输入来获得好的效果，但需要巨大的计算资源受设备的限制。**本文我们提出了一个简单灵活的 two-stream framework 方法，叫做 Dual Super-Resolution Learning （DSRL），在不引入额外算力消耗的情况下提升分割的准确性。方法由 3 部分组成：Semantic Segment
[论文阅读] Cost-Effective REgion-based Active Learning for Semantic Segmentation
xiongxyowo的博客
09-27 515
论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.09726 发表于：BMVC’18 Abstract 最先进的语义分割方法在有监督的情况下使用大量的标注训练图像语料库进行训练。然而，与收集未标注的数据相比，收集这样的语料库是很昂贵的，因为需要人为的标注工作。我们提出了一个基于主动学习的策略，称为CEREALS，在这个策略中，人类只需要在未标记的图像语料库中手工标注一些自动选择的区域。这最大限度地减少了人类的标注工作，同时使语义图像分割方法的性能最大化。自动选择程序是通过以下方式实现的：a)使
近三年3D点云顶会论文及源码合集，含2023最新
学姐带你玩AI的博客
10-03 3072
目前2D图像识别技术早已成熟，但2D的图像信息只有XY两个维度，而3D点云能够提供三维世界的信息，因此在自动驾驶、机器人和增强现实等各种领域都得到了广泛的应用。近年来随着深度学习的发展，作为计算机视觉新兴研究热点的3D点云技术也在不断更新迭代，目前在数据获取、处理、分析和应用等方面仍然存在许多挑战。我这次整理了近三年各大顶会中3D点云方向的论文，
计算机视觉论文-2021-07-27
中科院AI算法工程师的博客
08-02 3252
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年7月27日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:3D AGSE-VNet: An Automatic Brain Tumor MRI Data Segmentation Framework AUTHORS: XI GUAN et. al. CATEGORY: cs.AI [cs....
ICCV 2021 最新200篇ICCV2021论文分方向汇总
qwj的博客
04-08 7585
ICCV 2021 结果出炉！最新200篇ICCV2021论文分方向汇总（更新中） - 知乎 不久前，计算机视觉三大顶会之一ICCV2021接收结果已经公布，本次ICCV共计 6236 篇有效提交论文，其中有 1617 篇论文被接收，接收率为25.9%。 接收论文ID：https://docs.google.com/spreadsheets/u/1/d/e/2PACX-1vRfaTmsNweuaA0Gjyu58H_Cx56pGwFhcTYII0u1pg0U7MbhlgY0R6Y-BbK3xFhAiwGZ
【阅读笔记】肿瘤分割
ShuqiaoS的博客
07-03 1927
本文记录了博主阅读论文《Cost-Effective Active Learning for Melanoma Segmentation》的笔记，代码。更新于2019.07.01。 文章目录AbstractMotivationRelated workCost-Effective Active Learning (CEAL) algorithmCNN's for Image Segmentation...
3D点云深度学习」综述论文--Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
无崖子的博客
06-26 9463
三维点云深度学习研究综述 论文：Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者：Yulan Guo 时间：2019-12 引言 动机： Point cloud learning （点云学习）由于在视觉、自动驾驶、机器人等方面的广泛应用，近年来受到了广泛的关注。最近，随着点云的深度学习变得更加兴旺，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。为了促进未来的研究，本文对点云深度学习方法的最新进展进行了全面的综述。 挑战： 深度学习技术目前已经成为成功解决各种二
CVPR2020开源论文（部分带阅读笔记）
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【论文笔记】Multi-Anchor Active Domain Adaptation for Semantic Segmentation(ICCV2021 Oral)
weixin_42126945的博客
03-07 3937
论文：https://arxiv.org/abs/2108.08012 代码：https://github.com/munanning/MADA 本人最近在调研深度主动学习，视觉方向，欢迎交流。 Abstract 无监督域自适应通过对齐源域数据和真实世界的目标域数据实现的一种减轻高成本标注的方法。本文的出发点立意就是，条件设定差的情况下将目标域分布映射到源域将损坏扭曲目标域数据的结构信息。本文提出了一种基于多锚点(mutil-anchor)的主动学习策略的领域适应性研究，处理语义分割任务。通过采用多个锚点而
最新！CVPR 2021 语义分割论文大盘点（39篇论文）
阿木寺的博客
07-02 1万+
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：Amusi | 来源：CVer前言CVer 正式盘点CVPR 2021上各个方向的工作，本篇是热度依然很高的2...
机器学习/计算机视觉/ NLP的论文及笔记
Oner.wv的专栏
12-03 4187
来源：专知【导读】这个仓库包含了一些机器学习论文与笔记，主题包括自监督学习、半监督学习、无监督学习、语义分割、弱监督、半监督语义分割、信息检索、图神经网络等。github链接：https...
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
基于ssm框架实现的网上商城.zip
JDK安装与环境配置[项目代码]
最新发布
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
怎样利用MATLAB 代码运行DSSAT下的selector的Crops的Cereals的Wheat的AUHP2201.WHX？
12-18
在MATLAB中运行DSSAT（CropSyst Simulation System）下的selector模块，特别是涉及到Crops下的Cereals部分的Wheat模型AUHP2201.WHX文件，通常需要几个步骤： 1. **安装DSSAT工具箱**：首先确保你已经安装了DSSAT，...
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