Instance-aware Semantic segmentation （MNC）笔记

最新推荐文章于 2022-03-13 14:23:38 发布
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分类专栏： AI--深度学习 文章标签： semantatic segmentat
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笔记仅供参考，如有错误请批评指正！













Instance-aware Image Colorization、图像着色 |环境搭建——效果测试 | 【CVPR 2020】
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
09-24 1613
Instance-aware Image Colorization、图像着色
谈谈图像的style transfer（二）
热门推荐
Hungryof的专栏
05-10 2万+
总说主要从几个方面来进行说明吧 - 加快transfer的速度 - 让transfer的效果看起来更加visual-pleasing - 其他的一些方面 - 用GAN来做加快style stransfer 谈谈图像的Style Transfer（一） 这里写了 Neural style以及fast neural style。 在超越fast style transfer—-任意风格图和内
MSRA instance-aware semantic segmentation的思路线
u011718701的博客
03-08 8415
最近从semantic segmentation坑又跳入了instance-aware semantic segmentation坑，发现在后面这个坑里挖掘的时候一个叫做Jifeng Dai的来自MSRA的人非常高产，连着刷新MSCOCO PASCAL等数据集成为state-of-the-art，所以我就想把这个人相关的几篇paper整理一下，其中的思路发展非常有意思~一共涉及到的思路相关的几篇，
ChipGAN: A Generative Adversarial Network for Chinese Ink Wash Painting Style Transfer翻译
Larryzx的博客
03-13 1707
概要 ​ 风格转换已成功应用于照片，生成逼真的西方绘画。然而，由于中西绘画技法的内在差异，直接套用已有的方法，对中国水墨画风格的转换并不能产生令人满意的效果。本文提出了一种基于ChipGAN的端到端（ end-to-end）生成对抗性网络体系结构，用于照片转化为中国水墨画。 ChipGAN的核心模块实施了三个约束 空白（voids） 笔触（ brush strokes）（画笔描边） 水墨色调和扩散（ink wash tone and diffusion） 以解决中国水墨画中普遍
【图像分割论文阅读】MNC:Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades
Ray
06-03 844
本文出自微软研究院，由清华教授代季峰、何凯明、旷视孙剑三位前辈合力完成。收录于CVPR2016. 论文地址：MNC:Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades 背景 自从FCN提出后综合深度学习特征、大规模注解以及基于图像模型的高级推理，语义分割任务发展迅速。尽管如此，精确快速的实例级语义分割任务...
阅读笔记：Instance-aware semantic segmentation via Multi-task Network Cascades
AUTO1993的博客
03-24 1877
论文阅读：Instance-aware semantic segmentation via Multi-task Network Cascades论文信息：CVPR2016, PASCAL VOC in VGG 63.5% mAP. COCO2015 in resnet101 won first prize整体框架：对于传统的多任务方法，都是在共享特征的基础上，每个任务同时进行各不干扰，互相独立。...
论文阅读：MNC：Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades
j879159541的博客
10-08 441
文章目录1、论文总述 2、Regressing Mask-level Instances时与Deep Mask的不同3、分类stage的一个细节4、试用一款公式神器（MathpixSnip）：5、Differentiable（可微的） RoI Warping Layers.6、Ablation experiments7、与其他方法的性能比较8、作者的一点建议参考文献 1、论文总述 这篇实力分割...
论文阅读：FCIS：Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation
j879159541的博客
10-08 958
文章目录1、论文总述 2、position-sensitive inside/outside score maps的产生 3、position-sensitive inside/outside score maps的利用 4、框的回归 5、MNC的3个缺点 6、FPN只是一个分类网络 7、Object Segment Proposal8、与其他网络的性能比较参考文献 1、论文总述...
使用Nginx实现负载均衡配置详解.doc
最新发布
08-12
使用Nginx实现负载均衡配置详解.doc
无线电能传输LCC-S拓扑的MATLAB Simulink仿真：滑模控制与PI控制效能对比 无线电能传输
08-12
基于LCC-S拓扑的无线电能传输系统的MATLAB Simulink仿真模型，重点比较了滑模控制和PI控制方法的效果。文中首先描述了系统的硬件构成，包括两电平H桥逆变器、LCC补偿网络以及不可控整流桥。接着，作者通过MATLAB RF Toolbox确定了LCC参数组合，确保系统能在85kHz附近形成低阻抗通路。对于滑模控制，作者展示了具体的S函数实现及其关键参数设定，如滞环宽度的选择。而对于PI控制，则使用了Simulink自带的PID模块并进行了参数优化。最终，通过对负载阶跃响应、开关噪声频谱等方面的对比，得出滑模控制在响应速度上有显著优势，但也存在高频毛刺的问题。此外，还讨论了H桥死区时间设置对系统性能的影响。 适合人群：从事电力电子、无线充电技术研发的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要评估不同控制方法在无线电能传输系统中表现的研究项目，帮助选择最优控制策略以提高系统性能。 其他说明：附带的文章有助于深入理解仿真模型的设计思路和具体实现细节。
基于开源大模型的教学实训智能体软件，基于 Vue3+TypeScript 开发，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长 .zip
08-12
基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目，基于 Vue3+TypeScript 开发，使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能，支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计：根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成：自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析：自动化检测学生答案，提供数据分析 学生模块 在线学习助手：结合教学内容解答问题 实时练习评测助手：生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理：管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理：按学科列表管理教师备课资源 大屏概览：使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持（专业科技风/暗黑风） 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。
医疗病历交互系统源码-基于Web的医疗病历交互系统设计与实现-医疗病历交互网站代码-医疗病历交互项目代码
08-12
医疗病历交互-医疗病历交互系统-医疗病历交互系统源码-医疗病历交互系统代码-springboot医疗病历交互系统源码-基于springboot的医疗病历交互系统设计与实现-医疗病历交互管理系统代码
基于主从博弈理论的共享储能与电热综合需求响应优化运行研究
08-12
内容概要：本文探讨了在共享储能背景下，微网运营商与用户聚合商之间的主从博弈模型，旨在优化电热综合需求响应和电网技术的应用。文中详细介绍了主从博弈理论的基本概念及其在共享储能中的具体应用，证明了Stackelberg均衡解的存在性和唯一性。此外，作者还在MATLAB平台上进行了仿真实验，采用Yalmip工具和CPLEX求解器结合启发式算法对模型进行了优化，验证了理论的有效性。 适合人群：从事电力系统、能源管理及相关领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解共享储能在微网环境中优化运行机制的研究者，帮助他们掌握主从博弈理论的实际应用方法，提升对复杂能源系统的理解和应对能力。 其他说明：本文不仅提供了理论支持，还展示了具体的实验步骤和结果，有助于推动该领域的进一步发展。
Docker镜像制作与容器管理全流程讲解.doc
08-12
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【最新版】 IEC TS 63528- 2025多媒体系统 - 触觉反馈 - 触觉刺激描述符.rar
08-12
【最新版】 IEC TS 63528- 2025多媒体系统 - 触觉反馈 - 触觉刺激描述符.rar
JAVA办公自动化系统(源代码+论文+外文翻译).7z
08-12
JAVA办公自动化系统(源代码+论文+外文翻译).7z
MATLAB程序设计：基于阶梯碳交易机制与电制氢的综合能源系统优化调度及Cplex+Yalmip求解 · 综合能源系统
08-12
内容概要：本文探讨了如何利用MATLAB程序设计，在考虑阶梯型碳交易机制的情况下对电制氢综合能源系统进行优化调度。文中详细介绍了阶梯碳交易机制的概念及其在MATLAB中的建模方法，解释了电制氢作为清洁能源在综合能源系统中的重要性，并展示了如何使用Cplex和Yalmip这两种优化求解工具来进行具体的计算。此外，还提供了完整的代码实例和运行结果的可视化图表，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 适合人群：从事能源管理、环境保护及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望通过编程手段提升工作效率的人群。 使用场景及目标：适用于需要对综合能源系统进行优化调度的研究项目或实际工程中。主要目标是通过合理的碳排放管理和高效的氢能生产，达到节能减排的目的，同时提高能源利用效率。 其他说明：文中提供的代码可以在MATLAB环境下直接运行，并配有详细的注释，便于初学者上手。参考文献部分列出了多篇高质量的相关论文，供有兴趣深入探究的读者查阅。
深度学习的相关原创项目与材料汇总
08-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7996ff405933 深度学习的相关原创项目与材料汇总（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
武汉至北京高铁旅游行程规划
08-12
wuhan_beijing_highspeed1.html
LiDAR-camera panoptic segmentation via geometry-consistent and semantic-aware alignment 是单阶段还是两阶段方法
04-28
要判断 **LiDAR-camera panoptic segmentation via geometry-consistent and semantic-aware alignment** 是否属于单阶段或两阶段方法，需分析其实现机制以及任务分解方式。一般来说： - 如果该方法能够在一次前向传播中完成所有的子任务（如语义分割、实例分割和跨模态对齐），则可以认为它是单阶段方法[^1]。 - 若存在明显的分层结构，例如先生成候选区域再进一步分类细化，则更倾向于被归类为两阶段方法。 对于题目提到的具体研究方向，“geometry-consistent and semantic-aware alignment”强调了几何一致性与语义关联的重要性。这意味着算法可能需要特别注意如何将 LiDAR 数据的空间分布特性同相机捕捉到的颜色纹理信息有效地结合起来。如果采用的是直接融合策略，并且所有下游任务都共享同一个编码器解码器流水线的话，那么这就是一个典型意义上的 single-stage framework[^2]。 然而也有另一种可能性，即系统首先执行初步检测得到感兴趣对象列表（proposal generation stage），随后才进入第二部分做精确描述（refinement stage）。此时即使内部集成了某些形式的 cross-modal consistency checks 或者 semantically guided adjustments ，整体仍应视为 two-stages due to its sequential nature of operation[^3]. 综上所述，仅根据名称无法确切断定某项技术究竟采取何种范式运作。但依据现代趋势来看，当提及“via...alignment”，往往暗示着即时同步处理模式，也就是偏向于单阶段架构的可能性较大。 ```python # A simplified example demonstrating the difference between one-stage vs two-stage approaches # One-stage approach pseudocode: def one_stage_model(lidar_input, camera_input): fused_features = align_and_fuse(lidar_input, camera_input) # Geometry & semantics aware fusion step predictions = predict_all_tasks(fused_features) # Direct prediction across all tasks return predictions # Two-stage approach pseudocode: def two_stage_model(lidar_input, camera_input): proposals = generate_proposals(lidar_input) # First stage: Proposal Generation refined_results = refine_with_camera(proposals, camera_input) # Second stage: Refinement using additional modality info return refined_results ``` --- ###
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