【转】语义分割 - Semantic Segmentation Papers

最新推荐文章于 2025-06-11 11:25:30 发布
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智能文档解析与语义分割：LlamaIndex 节点解析器模块全解
洛阳泰山的博客
02-28 534
在当今数据驱动的时代，高效处理和解析文档内容成为企业与开发者关注的重点。LlamaIndex 提供的强大节点解析器模块，为这一挑战提供了创新解决方案。本文深入探讨了 LlamaIndex 的多种节点解析器功能，包括文件解析、HTML 解析、JSON 解析、Markdown 解析以及代码分割等工具，助力用户灵活应对不同格式的文本处理需求。 特别值得一提的是，语义分割技术通过嵌入相似性自适应选择句子断点，确保生成的文本块具备高度语义相关性，极大提升了自然语言处理任务的效果。同时，Token 分割器和句子窗口解
140 深入探讨 SemanticSplitterNodeParser：文档语义分割的艺术
xycxycooo的博客
09-09 1469
类的主要功能是将文档分割成语义相关的节点。Args:"""default=1,),),是一个强大的工具，它能够根据语义相似性将文档分割成多个节点。通过理解其工作原理，你可以更好地应用它来处理复杂的 NLP 任务。希望本文能帮助你深入理解这个类的实现细节，并在实际项目中发挥作用。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时在评论区留言！
Advanced RAG 05：探讨基于文本内在语义信息的数据分块方法
Baihai_IDP的博客
04-30 2025
但是，如果在这些小数据块（small chunks）中找不到完整的信息，递归检索器（recursive retriever）会将相关的大数据块（larger chunks）传递到生成阶段（generation stage）进一步处理，就像我们在书中某个小节或段落查找资料时，如果需要更多信息，就会翻到相关的章节或整本书一样。通过 Semantic chunking（译者注：一种根据文本中的语义信息将文本分成有意义的片段或块的过程） ，希望每个数据块所包含的信息在语义上相对独立，以便更好地进行分析和处理。
节点解析器使用模式（Node Parser Usage Pattern）
xycxycooo的博客
07-31 770
节点解析器（Node Parser）是一个简单的抽象，它接受一组文档，并将它们分割成节点对象，每个节点是父文档的一个特定块。默认标签是：[“p”, “h1”, “h2”, “h3”, “h4”, “h5”, “h6”, “li”, “b”, “i”, “u”, “section”]，自动为每种类型的内容使用最佳的节点解析器。然后，你可能希望将基于文件的节点解析器与基于文本的节点解析器链接起来，以考虑文本的实际长度。这意味着单个输入将被分割成几个层次的块大小，每个节点包含对其父节点的引用。
LLM--RAG中的文本切分策略及长上下文窗口是否会取代RAG？
penriver的博客
04-14 4251
在使用基于检索的生成模型（RAG）处理长文本数据时，合理的文本切割策略是提高模型性能和效率的关键。本文讲解文本切割相关的概念及技术要点。 目前LLM模型进化的方向是增加上下文窗口的长度，主流LLM支持的上下文窗口长度越来越大，并且随着Infini-Transformer架构的出现，那么长上下文窗口是否会取代RAG？
LLM之RAG实战（二十）| RAG分块策略的五个level
wshzd的博客
01-24 2912
在RAG系统中，包括检索和生成两大组件，而检索的关键是对数据的分块策略，本文将根据Greg Kamradt的视频（https://www.youtube.com/watch?递归分块使用一组分隔符，以分层和迭代的方式将文本划分为更小的块。如果最初分割文本的尝试没有产生所需大小的块，则该方法会使用不同的分隔符递归地调用结果块，直到达到所需的块大小。这种方法考虑了内容的流动和结构，但可能不是缺乏明确结构的文件。类，该类允许使用块之间的上下文关系将文档拆分为块，使用嵌入相似性自适应地选择句子之间的断点。
Few-Shot-Semantic-Segmentation-Papers:少量镜头语义分割论文
04-09
少量镜头语义分割论文 注意：如果您的论文不在清单中，请随意或给我。 2021年 标题 会场 PDF格式 代码 少量分割的自适应原型学习和分配 心肺复苏术 自我指导和交叉指导学习，用于少量分割 心肺复苏术 没有元学习的...
语义分割 - Semantic Segmentation Papers
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
05-23 3万+
Semantic Segmentation Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation - CVPR2018 - Face++ [Paper] Vortex Pooling: Improving Context Representation in Semantic Segmentation - 2018...
三十章：Segmenter:Transformer for Semantic Segmentation ——分割器：用于语义分割的Transformer
ADICDFHL的博客
07-21 1891
本工作部分得到了GENCI-IDRIS的HPC资源支持（Grant 2020-AD011011163R1），路易威登ENS人工智能讲座和法国政府在Agence Nationale de la Recherche的管理下，作为“Investissements d’avenir”计划的一部分，参考编号ANR-19-P3IA-0001（PRAIRIE 3IA Institute）的支持。
第二十一章：CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation ——用于语义分割的交叉注意力
ADICDFHL的博客
07-19 3078
全图像依赖关系为视觉理解问题提供了有用的上下文信息。在这项工作中，我们提出了一种称为Criss-Cross Network（CCNet）的方法，以更有效和高效的方式获取这种上下文信息。具体而言，对于每个像素，CCNet中的一种新颖的交叉注意力模块收集其交叉路径上所有像素的上下文信息。通过进一步的循环操作，每个像素最终可以捕捉到来自所有像素的全图像依赖关系。总体而言，CCNet具有以下优点：1）占用GPU内存较少。与非局部块相比，所提出的循环交叉注意力模块的GPU内存使用量减少了11倍。
[轻量化语义分割] Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation（CVPR2021）
qq_37241109的博客
03-01 6687
BiSeNet 已被证明是一种流行的用于实时分割的双流网络。然而，其添加额外路径来编码空间信息的原理是耗时的，并且由于任务特定设计的不足，从预训练任务（例如图像分类）中借用的主干可能无法用于图像分割。为了解决这些问题，我们通过去除结构冗余，提出了一种名为 Short-Term Dense Concatenate network (STDC network) 的新颖高效的结构。具体来说，我们逐渐降低特征图的维数，并将它们的聚合用于图像表示，这形成了 STDC 网络的基本模块。
LlamaIndex 节点分割器全解析：从文本切分到语义理解的终极指南
最新发布
佑瞻的博客
06-11 1131
格式感知层：SimpleFileNodeParser 家族处理不同格式文档文本切分层：CodeSplitter/SentenceSplitter 等处理纯文本语义理解层：SemanticSplitterNodeParser 实现智能分块关系构建层：HierarchicalNodeParser/SentenceWindowNodeParser 建立上下文网络这些工具相互配合，能应对从简单文档到复杂知识库的各种场景。通过今天的分享，我们系统了解了 LlamaIndex 中节点分割的完整工具链。
SemanticSplitterNodeParser 和 Sentence-BERT 的区别和联系是什么
陈开心的博客
05-10 1414
确实，Sentence-BERT 本身并不负责切割文本，它的职责仅限于： ✅ 将句子或段落转成语义向量（embedding） 也就是说： 它不会判断“在哪切”； 它不会负责实际的文本切分逻辑； 它只是一个“编码器”或者“翻译器”，把自然语言翻成高维向量。
不同句子切割（文本分段 / chunking）工具或库 各自采用的策略和目标对比和分析
陈开心的博客
05-10 1273
工具类比比喻语义“激光切割刀”，判断内容突变点切得自然剪刀，根据标点符号切电锯，先粗切，不行再细切NLTKspaCy剃须刀，按规则快速剃，但不懂你脸上的表情方法优势劣势快、可控、语法合理无语义感知简单通用、适配 token 限制切得生硬、不智能语义切割精准、chunk 高质量慢、依赖嵌入模型如果需要处理中文医疗文本用于语义检索或大模型上下文切块（如 RAG）推荐使用 SemanticSplitterNodeParser + 中文的 embedding 模型（如。# 中文医学文本示例。
AutoTokenizer 和SemanticSplitterNodeParser 都和“文本的切分”有关，但它们处理粒度不同、使用目的不同、来源逻辑也不同
陈开心的博客
05-12 992
nodes 和 token_offsets 都与文本切分相关，但它们的处理粒度、使用目的和来源逻辑不同。nodes 是通过语义模型（如 Sentence-BERT）将文本切分为语义片段，返回每个片段的起止字符位置，适用于文档拆分、检索等任务。token_offsets 则是通过分词器（如 BERT 的 tokenizer）将文本切分为 token，返回每个 token 在原文中的字符位置，用于模型输入的对齐和训练。nodes 的粒度较大，基于语义段落或句子，而 token_offsets 的粒度较小，基于词
【RedNet2018】RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic Segmentation
我的博客
09-27 4373
室内语义分割一直是计算机视觉中的一项困难任务。在本文中，我们提出了一个用于室内RGB-D语义分割的RGB-D残差编码器-解码器架构，名为RedNet。在RedNet中，残差模块作为基本构件被应用于编码器和解码器，并使用跳过连接来绕过编码器和解码器之间的空间特征。为了纳入场景的深度信息，我们构建了一个融合结构，它分别对RGB图像和深度图像进行推理，并将它们的特征融合在若干层上。为了有效地优化网络参数，我们提出了一个 "金字塔监督 "训练方案，在解码器的不同层上应用监督学习，以应对梯度消失的问题。实验结果表明，
RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic Segmentation.
qq_43733107的博客
11-16 2128
RedNet文章
RedNet
Major_S的博客
02-14 3305
子数列推论、函数极限定义
ECCV2020 | 北京大学提出RGB-D语义分割新网络，多模态信息融合
AI算法修炼营的博客
08-04 8753
点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达这篇文章收录于ECCV2020，由北京大学、商汤科技、香港中文大学提出的基于RGB-D图像的语义分割算法。充分考虑了R...
AAAI2025语义分割
01-18
此外，建议关注Awesome-Weakly-Supervised-Semantic-Segmentation-Papers这样的开源项目，它们会定期汇总最新的研究成果，并提供详细的分类和技术解析，有助于把握行业动态和发展脉络。 ```python import requests ...
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