华青水上的博客

找到一个很不错的语义分割总结，一起来分享吧！ 原地址：https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentationAwesome Semantic SegmentationNetworks by architectureSemantic segmentationU-Net [https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf] [2015] https://github.com/zhixuhao/unet[Ker.

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.11034.pdf代码地址：暂无空间细节和上下文相关性是语义分割的两类关键信息。一般来说，空间细节最可能存在于浅层，而上下文关联最可能存在于深层。为了同时利用这两种方法，目前的方法大多选择将空间细节前向传输到深层。我们发现空间细节传输的计算量很大，并且大大降低了模型的执行速度。针对这一问题，我们提出了一种新的双向上下文传播网络(BCPNet)，该网络能够实时进行语义分割。不同于以往的方法，我们的BCPNet有效地将上下文信息回传到浅..

论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.00897.pdf代码地址：https://github.com/CoinCheung/BiSeNet语义分割既需要丰富的空间信息，又需要相当大的感受野。然而，现在的方法通常会牺牲空间分辨率来实现实时推理速度，这导致了较差的性能。在本文中，作者使用了一种新的双边分割网络(BiSeNet)来解决这一难题。他们首先设计了一条小步长的空间路径来保存空间信息并生成高分辨率的特征。同时，使用具有快速下采样策略的上下文路径来获得足够的接受场..

申明：一、win10环境下Semantic-Segmentation-Editor安装过程二、Ubuntu1604的Semantic-Segmentation-Editor官方安装过程：1、使用下面命令进行安装meteor（点击此处跳转）curl https://install.meteor.com/ | sh2、下载所需要的版本并进行解压缩（点此链接进行选择下载）如下图所示（我选择的是tar.gz版本）：3、使用以下命令进行应用启动（当然你也可以选择自己的版本..