语义分割最新资料汇总------开源代码，文献集合

最新推荐文章于 2025-06-20 20:10:10 发布
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#图像分割 #最新资料 #视频分割 #语义分割 #开源代码

本文汇总了图像分割领域的最新资料，包括语义分割和视频分割的开源代码与文献，覆盖了如https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation等资源，适合从事计算机视觉研究与开发的专业人士参考。

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割（补充篇）(附matlab代码实现)
qq_36130719的博客
01-01 2344
语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤：原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过对每个像素进行密集的预测、推断标签来实现细粒度的推理，从而使每个像素都被标记为其封闭对象矿石区域的类别。更具体地说，语义图像分割的目标是给图像中的每个像素都贴上对应的一类所代表的内容的标签。因为我们要对图像中的每个像素进行预测，所以这个任务通常被称为密集预测。
语义分割源代码
12-02
基于keras的语义分割源代码，包括segnet、U-Net、FCN，文件夹中包含训练和测试数据，以及训练好的模型。
语义分割最新进展
Hello World
08-15 870
https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/
基于YOLO的语义分割实战（以猪的分割为例）
最新发布
2202_75851137的博客
06-20 577
本文介绍了基于YOLOv8m-seg模型的语义分割训练流程。首先需要准备数据集并配置data.yaml文件，指定训练、验证和测试集的绝对路径。训练代码使用PyTorch框架，从YAML文件构建模型并加载预训练权重，设置150个epoch和256像素的输入尺寸进行训练。训练结果会保存在runs目录下，整个过程与目标检测类似。文末提供了pig分割数据集的下载链接，方便读者获取训练资源。
最新基于深度学习的语义分割技术讲解（含论文+指标+应用+经验）
weixin_36670529的博客
06-01 6037
在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类。具体而言，语义图像分割就是将每个像素都标注上其对应的类别。由于所有的像素都要考虑到，因此语义图像分割任务也被视为是稠密预测的一种。 在此，要区别一下实例分割（具体可参考著名的MaskRCNN模型），实例分割常常与目标检测系统相互结合，用于检测和分割场景中同一对象的多个实例。 基于深度学习的语义分割方法： 用卷积神经网络分类...
语义分割未来发展如何？
我爱计算机视觉
05-15 1848
本文源自知乎作者立夏之光，已获作者授权转载，请勿二次转载链接：https://www.zhihu.com/question/390783647/answer/1223902660语义分割...
【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展
waski的博客
12-13 1万+
回顾近10年来经典的语义分割模型，无论是基于CNN的架构还是基于Transformer的架构，最核心的理念是“编码-解码”。直观上来讲，就是通过下采样获取特征的潜在表示，再通过上采样从抽象的底层特征表示中恢复目标的细节信息。从交通、医学、遥感、自动驾驶、智能施工管控等领域近些年发表的关于语义分割的论文来看，采用的架构大多是以上所提到的模型的变体，包括但不限于添加各种注意力机制模块、更换主流的特征提取网络backbone、CNN与transformer混合设计、多尺度特征融合。
CVPR 2020 论文大盘点-语义分割篇
OpenCV中文网
07-08 3433
图像分割应用广泛，在CVPR 2020 论文中所占比例很高，可说是一大热门，有110多篇相关论文，本文盘点CVPR 2020 所有语义分割（Semantic Segmentation）相...
视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D
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万有文的博客
06-20 14万+
本文github地址 Video Analysis之Action Recognition(行为识别) 行为识别就是对时域预先分割好的序列判定其所属行为动作的类型，即“读懂行为”。 [行为检测|论文解读]行为检测调研综述 较新 基于Deep Learning 的视频识别技术 科研成果—-中国科学院深圳先进技术研究院 面向人体姿态行为理解的深度学习方法 CVPR 2014 Tut...
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译（纯中文版）：用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构（技术报告（第5版））
bigcindy的博客
08-02 4858
R-CNN中英文对照版 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@eecs.berkeley.edu 摘要 过去几年，在经典数据集PASCAL上，物体检测的效果已经达到一个稳定水平。效果最好的方法是融合了多种低维图像特征和高维上下文...
【三维重建】去除瞬态物体Distractor汇总（从HybridGS到T-3DGS）
qq_45752541的博客
12-25 2434
3D高斯溅射（3DGS）由于其高质量的渲染、效率和低内存成本，最近在新型视图合成领域得到了广泛的应用。它的应用跨越了虚拟现实、增强现实和机器人技术等。但该方法假设输入图像是静态没有噪声的，往往难以满足。例如，用手机随意拍摄的图像通常包含混乱的动态物体，或瞬态物体。因此，由于总是存在许多瞬态遮挡，因此很难对场景进行建模。从技术上讲，3DGS能够有效地建模静态场景，因为图像中的静态对象满足不同视点之间的几何一致性约束。然而，瞬态对象并不遵循这个假设。如果在训练中包含瞬态对象的图像被简单地使用于3DGS，这种变化
多篇开源CVPR 2020 语义分割论文
吴建明wujianming_110117
05-08 1268
多篇开源CVPR 2020 语义分割论文 前言 DynamicRouting：针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队：中科院&国科大&西安交大&旷视 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.10401 代码链接：https://github.c...
语义分割研究进展
Cheese_pop的博客
02-20 2284
原文地址：http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=52434826介绍图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类从图像上来看，就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分割图： 不同颜色代表不同类别。 经过我阅读“大量”论文（羞涩）和查看Pascal VOC 2012 Learderboard，我发现图像语义分割从深度学习引入
语义分割发展现状
01-12 2573
图像分割截止2018年的发展现状
推荐开源项目：MSeg——多域语义分割的综合数据集
gitblog_00090的博客
05-27 459
推荐开源项目：MSeg——多域语义分割的综合数据集 在计算机视觉领域，语义分割是一种关键任务，它涉及识别图像中的每一个像素所属的对象类别。然而，现有数据集通常专注于单一领域，限制了模型的泛化能力。因此，我们很高兴向你推荐一个创新的开源项目——MSeg，这是一个专为多域语义分割设计的复合数据集。这个项目不仅提供了丰富的训练和测试数据，而且包括了一个强大的API，用于下载、处理和使用这些数据。 项目介...
统一、灵活、全面，语义分割开源库 MMSegmentation 全面升级
qq_39967751的博客
10-31 2374
MMSegmentation 是 OpenMMLab 开源项目里的语义分割领域的算法工具箱，它实现了许多高质量语义分割算法模型和数据集，也为语义分割任务提供了统一的框架和基准测试。
【论文速看】DL最新进展20240924-增量语义分割、多任务分割检测、遥感目标检测
qq_40734883的博客
09-24 1551
【论文速看】DL最新进展20240924-增量语义分割、多任务分割检测、目标检测
【语义分割】2021-PVT ICCV
wujing1_1的博客
07-08 1215
之前的所总结的ViT backbone，本身并没有针对视觉中诸如分割、检测等密集预测型的任务的特定，设计合适结构。后续SERT等论文也只是简单的将VIT作为Encoder，将其提取到的单尺度特征通过一些简单的Decoder的处理，验证了transformer在语义分割任务上的效果。但是，我们知道，在语义分割任务上，多尺度的特征是非常重要的，因此在PVT中提出了一种能够提取多尺度特征的vision transformer backbone。我们知道，ViT 的设计方案中输出的特征图和输入大小基本保持一致。将其
ACM MM 2022 | 浙大提出BiSMAP：语义分割UDA 新SOTA
jacke121的专栏
11-21 1607
ACM MM 2022 | 浙大提出BiSMAP：语义分割UDA 新SOTA
Pytorch语义分割实战：MIT-ADE20K场景理解项目源码解析
资源摘要信息: "语义分割项目利用Pytorch深度学习框架，基于MIT-ADE20K数据集实现了一种先进的语义分割算法，附有完整的项目源码，为学习者提供了深入理解和实战操作的机会。该资源是深度学习和计算机视觉领域的优质...
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