Image-level & Pixel-level

最新推荐文章于 2024-12-28 22:52:25 发布
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本文探讨了全卷积网络如何实现从图像级理解到像素级理解的转变，并介绍了Mask R-CNN在目标检测及实例分割方面的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://www.cnblogs.com/ariel-dreamland/p/8268811.html


全卷积网络：从图像级理解到像素级理解
https://blog.youkuaiyun.com/liyuan123zhouhui/article/details/59583983

MaskRCNN:   

https://www.leiphone.com/news/201804/wGkSM5rbCFzgcS5P.html

极简笔记 From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks
Hibercraft的博客
01-07 2019
极简笔记 From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks 本篇文章是2015年的一篇依赖image-level标注的语义分割弱监督文章。文章主要流程是先让图片经过一个普通CNN，得到一个score map（相当于分割网络最后的预测结果，几个类别就几个channel），然后将每个类别的score进行集合，这里作...
《From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks》笔记
lytxiaohou的博客
12-19 847
《ScribbleSup: Scribble-Supervised Convolutional Networks for Semantic Segmentation》笔记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！解决的问题以及方法大致流程相关细节后记 for Semantic Segmentation》笔记) 学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！ 解决的问题以及方法 用分类标签做图像分割的弱监督分割算法。所...
论文阅读笔记：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks
forget-tears的博客
10-14 523
论文阅读笔记：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks Introduce Task Weakly supervised learning for image semantic segmentation, only use image class label. Contribution Combine...
Pixel-level Extrinsic Self Calibration of High Resolution LiDAR and Camera in Targetless Environment
weixin_43199832的博客
07-11 1131
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.01627.pdf 代码链接：https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib 主要内容 本文提出了一种不依赖于棋盘格等辅助标定物体，实现像素级相机和激光雷达自动标定的方法。 方法 直接从点云中提取3D边特征，一避免遮挡问题，并且使用了精确度更高的深度连续边。 文中首先指出：以下四种变换方式区分性能不好，提供的约束效果不好： 进一步指出将点云投影到图像平面再提取特征的问题主要在于相机和激光雷达事业遮
Pixel Level Domain Transfer GAN
zxrttcsdn的博客
04-03 591
https://github.com/fxia22/PixelDTGAN
【论文理解】Pixel-level Extrinsic Calibration LiDAR and Camera
江边小客的博客
08-13 1021
优点：无需目标棋盘格，像素级精度，室内外均可用方法：基于高分辨率的雷达和相机的边缘特征，雷达是点云体素分割和平面拟合，相机是canny边缘检测，最小化重投影误差理论：边缘特征的约束，场景边缘特征分布对外参估计的敏感性雷达坐标系，相机坐标系，像素坐标系之间的关系如下图所示.LCTLCRLCt∈SE3LC​TLC​RLC​t∈SE3，表示雷达到相机之间的坐标转换，也可以表示雷达在相机坐标系下的坐标；基于室内室外的边缘特征实现估计这个LCT。
Learning pixel-level semantic affinity with image-level supervision for weakly supervised semantic
THE XING
10-20 2984
文章目录Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervision for Weakly Supervised Semantic Segmentation1. Motivation2. Contribution3. 网络结构4. CAMs部分5. AffinityNet 部分 Learning Pixel-level Se...
Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervision forWeakly Supervised Semantic Se
dzm123lalala的博客
09-23 807
Computing CAMs 用式1确定每个类别CAM图中每个元素的值 用式2确定背景CAM图中每个元素的值，参数α\alphaα调整背景概率的值，让大的更大小的更小，更加显著？？ Learning AffinityNet AffinityNet结构 取出backbone的last three levels，backbone是resnet，估计是最后那三个残差单元的输出特征，他们的通道数分别...
DINOv2 Meets Text: A Unified Framework for Image- and Pixel-Level Vision-Language Alignment
m0_74163093的博客
12-28 922
Self-supervised visual foundation models（自监督视觉基础模型）问题：视觉特征跟语言模型没有很好的融合在一起，所以开放世界难以使用。解决：发明了dino.txt，训练一个text encoder和冻结的视觉模型相融合但是效果在密集任务上并不好。采用了另一种方法拼接[CLS] token与不定平均值联合起来融合文本和图像特征。效果：训练了一个CLIP-like模型，训练计算成本相对CLIP较低，在zero-shot分类和开放词汇分割任务上达到sota。
Learning-Pixel-level-Semantic-Affinity-with-Image-level-Supervision
u010067397的专栏
01-04 8247
paper when cvpr18，目前top榜第一。有代码。 who 基于像素级标签的图像语义分割 why 提出 分割标签的不足是在自然环境中使用语义分割的主要障碍之一。 为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的框架，可以根据图像级别的标签生成图像的分割标签。 在这种弱监督的环境中，已知训练的模型将局部鉴别部分而不是整个对象区域分割。我们的解决方案是将这种定位响应传播到属于同一语义实...
语义分割-FCNs in the wild: Pixel-level adversarial and constraint-based adaptation 对抗方法实现不同数据集语义分割
ssshyeong的博客
12-20 1316
第一个使用领域对抗思想完成语义分割的论文
探索像素级一致性：Pixel-level Contrastive Learning框架
gitblog_00018的博客
06-08 687
探索像素级一致性：Pixel-level Contrastive Learning框架 pixel-level-contrastive-learningImplementation of Pixel-level Contrastive Learning, proposed in the paper "Propagate Yourself", in Pytorch项目地址:https://gitc...
Image-Level 弱监督图像语义分割汇总简析
小白学视觉
07-25 1278
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：知乎作者：Uno Whoiam链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80815225本文已由作者授权转载，未经允许，不得二次转载。总结Image-Level 的弱监督语义分割基本都是以 CAM 作为起点，然后迭代训练，过程中不断恢复出 object 的 mask，各论文...
论文笔记（1）：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks
weixin_30828379的博客
01-11 345
文章采用了多实例学习（MIL）机制构建图像标签同像素语义的关联 。 该方法的训练样本包含了70 万张来自ImageNet的图片，但其语义分割的性能很大程度上依赖于复杂的后处理过程，主要包括图像级语义的预测信息、超像素平滑策略、物体候选框平滑策略和 MCG分割区域平滑策略。 下图是论文所用方法的一般性说明： （1）使用来自Imagenet的弱注释数据（仅图像级别的类别信息）对...
论文阅读笔记之——《FishNet: A Versatile Backbone for Image, Region, and Pixel Level Prediction》
gwpscut的博客
05-30 1633
本文是对欧阳老师的paper的阅读笔记 先给出论文的地址http://papers.nips.cc/paper/7356-fishnet-a-versatile-backbone-for-image-region-and-pixel-level-prediction.pdf 论文代码https://github.com/kevin-ssy/FishNet 论文讨论的问题就是：对于区域或...
【文献阅读笔记】之Pixel-level pavement crack segmentation with encoder-decoder network
qq_44785998的博客
04-09 3600
DOI： 10.1016/j.measurement.2021.109914 年份：2021 标题 利用编码器-解码器网络在像素级别对路面裂缝进行分割 摘要： 关键信息： 1.这篇文章提出了一种针对裂缝分割得编码器-解码器网络（EDNet）来克服裂缝像素和非裂缝像素数量的不均衡。会造成很多假阴性错误（错误的否定，例如：有裂缝没检测出来） 2.本文提出的EDNet解码器是一种自动编码器，将ground truth自编码为完全抽象的对应特征映射，显著降低...
像素级图像融合综述
SSyangguang的博客
07-21 7132
最近看了一篇17年像素级的图像融合方法综述Pixel-level image fusion: A survey of the state of the art，主要讲了基于多尺度分解和稀疏表示的融合方法，此外还包括评价指标讨论和在遥感、医学、红外可见光、摄影等领域的融合应用总结。文章很长全是字，好不容易才看完，在这里分享一下。 Abstract 像素级图像融合用于多种输入图像的融合，融合得到的图像对于人眼观察或者算法分析来说都提升了信息量，因此在遥感图像、医学影像和暗光数据中应用广泛。本文对像素级图
图像分类，看我就够啦！
啥都生的博客
07-05 2770
图像分类，用我就够啦
用于异常检测的Transformer - InTra《Inpainting Transformer for Anomaly Detection》
要相信光
07-31 4977
原文地址 https://arxiv.org/pdf/2104.13897v1.pdf 论文阅读方法 三遍论文法 初识 GAN，AE这类基于重构的异常检测方法，缺点在于其对于异常样本的重构也非常好，这会导致检测错误。而目前出现的一些方法将生成重构的问题转换为inpainting问题来进行异常检测，inpainting就是将图像对某些区域进行覆盖，然后进行恢复，也可以视为一种自监督方法。 解决inpainting这类问题，从更大的区域捕获长距离语义信息有助于覆盖区域的重建。但CNN由于感受野的限制，其不善于捕
pixel-level dense prediction
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03-30
# Dummy input tensor simulating an RGB image batch size=1 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # Perform forward pass through network output = model(dummy_input)['out'] print(output.shape) # ...
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