语义分割与MMSegmentation

最新推荐文章于 2025-06-01 09:08:15 发布
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文章标签： 计算机视觉 深度学习 人工智能
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本文探讨了深度学习在语义分割中的应用，包括全卷积网络的概念，DeepLab模型利用的空洞卷积技术，以及PSPNet如何处理上下文信息。此外，还介绍了语义分割与实例分割、全景分割的区别，并提到了MMSegmentation的实战应用。

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

语义分割的基本思路

深度学习下的语义分割模型

全卷积网络

空洞卷积与DeepLab模型

上下文信息与PSPNet模型

分割模型的评估方法

实践MMSegmentation

语义分割：仅考虑像素的类别，不分割同一类的不同实体

实例分割：分割不同的实体，仅考虑前景物体

全景分：背景仅考虑类别，前景需要区分实体

语义分割——mmsegmentation框架使用
tang_seven的博客
06-11 4004
对mmsegmentation进行简单介绍，并对如何快速使用进行训练以及预测进行记录
利用开源算法OpenMMLab平台的MMsegmentation库进行语义分割之预训练语义分割
Cookieman666的博客
11-08 836
在B站博主同济子豪兄的关于利用MMsegmentation开源代码库进行语义分割的视频中介绍了从数据集的制作、训练自己的网络再到部署网络的全过程，但相信可能包括我在内的一些非计算机专业学生大概率用不到最后的部署环节，所以本文仅对前两个环节中的关键点，容易忽略的地方，在自己复现时候需要注意修改的地方进行简单的总结回顾！利用预训练的模型进行分割结果的预测属于迁移学习的范畴，由于在一些领域的数据集数量与质量无法达到要求，研究人员本身也并不从事算法研究，导致若从随机初始化开始训练模型的过程变得异常的困难与低效。
OpenMMLab-AI实战营第二期——5-1.语义分割与MMSegmentation
啷个哩个啷
06-12 2326
Transformer系列统一语义分割、实例分割和全景分割任务，大一统模型以上几种比较前沿的新算法，MMSegmentation里都有实现LabelStudio和LabelMe都集成了SAM，可以试试标注效果。
08 语义分割与MMSegmentation
qq_44785633的博客
06-13 438
记录时间：2023年6月13日。
AI实战营第二期 第七节 《语义分割与MMSegmentation》——笔记8
AI浩
06-13 2562
将图像按照物体的类别分割成不同的区域，或者对每个像素进行分类。
【计算机视觉】语义分割：MMSegmentation：OpenMMLab开源语义分割框架实战指南
weixin_43988131的博客
05-01 1241
语义分割：MMSegmentation：OpenMMLab开源语义分割框架实战指南
语义分割与MMSegmentation-学习笔记
github_38929225的博客
06-12 152
【课程链接】https://www.bilibili.com/video/BV1gV4y1m74P/⏰今日课程：语义分割与MMSegmentation （6月12日 周一）【课程名称】语义分割与MMSegmentation。【讲师介绍】张子豪OpenMMLab算法工程师。
第八讲 语义分割与MMSegmentation
weixin_39109575的博客
06-13 165
应用
【OpenMMLab】语义分割与MMSegmentation
DplusC的博客
06-12 374
任务：按照图像中每个像素的语义类别，将图像分割成不同的区域等价于：对图像中的每个像素进行分类。
Day8:语义分割与MMSegmentation
qq_64392587的博客
06-18 187
语义分割。
MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱 它是 OpenMMLab 项目的一部分
11-11
随着深度学习技术的不断进步，语义分割技术也取得了显著的进展，而MMSegmentation正是这一领域的佼佼者。它是一个基于PyTorch的开源语义分割工具箱，隶属于OpenMMLab项目，旨在为研究者和工程师提供一个易于使用、...
基于java的语义分割,MMSegmentation是一个基于PyTorch的开源语义分割工具箱
05-14
抱歉，MMSegmentation是一个基于PyTorch的开源语义分割工具箱，而不是基于Java的工具箱。它提供了多个流行的语义分割模型，如UNet、DeepLabV3+等，可以用于图像分割、视频分割等任务。MMSegmentation还提供了各种...
语义分割快速入门教程（mmsegmentation平台）
weixin_37933097的博客
07-29 2385
让小白快速入门语义分割，少走弯路
Python----目标检测（《SSD: Single Shot MultiBox Detector》论文和SSD的原理与网络结构）
最新发布
weixin_64110589的博客
06-01 583
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种高效的单阶段目标检测模型，由Wei Liu等人在2016年提出。其核心创新包括多尺度特征图预测和高效的单次检测框架。SSD通过在不同层级的卷积特征图上生成不同尺度和长宽比的默认边界框，直接预测类别得分和边界框偏移量，无需候选区域生成，显著提升了检测速度。SSD在VOC2007测试集上达到74.3% mAP，速度59 FPS，优于Faster R-CNN和YOLO。SSD的贡献包括推动实时检测发展、技术启发性、实际应用价值和学术贡献，成
一文清晰理解目标检测指标计算
Nelson_hehe的博客
05-29 1317
本文系统介绍了目标检测中的核心概念与评估指标。主要内容包括：1）交并比(IoU)、置信度及TP/FP/FN等基本概念的定义与计算方法；2）精确度、召回率、AP/mAP等关键指标的计算过程，重点阐述了COCO AP采用101点插值法和多IoU阈值平均的特点；3）对比分析了两类检测模型（Faster R-CNN与DETR）的输出处理机制，前者依赖NMS去除冗余预测，后者通过二分匹配直接输出非重叠检测结果。文章全面解析了目标检测模型评估的技术细节，为理解检测性能指标提供了系统指导。
【目标检测】【ICCV 2021】条件式DETR实现快速训练收敛
weixin_44184852的博客
05-30 888
摘要 本文提出条件式DETR（Conditional DETR），一种改进的Transformer目标检测方法，显著加速DETR的训练收敛速度。研究发现，DETR的交叉注意力机制过度依赖内容嵌入来定位物体边界，导致训练难度增加。条件式DETR通过在解码器嵌入中学习条件空间查询，使每个注意力头能够聚焦特定区域（如物体端点或内部区域），从而缩小定位范围并降低对内容嵌入的依赖。实验表明，该方法在COCO数据集上使用ResNet-50/101骨干网络时收敛速度提升6.7倍，使用DC5增强骨干时加速达10倍，同时保持
基于点标注的弱监督目标检测方法研究
Wnq10072的博客
05-25 1069
本文提出了一种基于点标注的弱监督目标检测算法，通过仅标注物体中心点显著降低标注成本。算法包含三大核心模块：空间图模块（SGB）利用标注点周围空间关系定位完整目标，语义分支（MSB）分析类别关联提升多标签检测能力，实例计数模块（CIB）基于标注点数量区分多个物体。实验表明，该算法在定位准确率（81.5% vs 65.2%）、多车检测召回率（89.7% vs 58.3%）等指标上显著优于传统弱监督方法，接近全监督模型性能，可应用于自动驾驶、工业检测等场景，为低成本视觉任务提供了有效解决方案。
[yolov11改进系列]基于yolov11引入上下文锚点注意力CAA的python源码+训练源码
FL1623863129的博客
06-01 1046
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
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