深度学习->语义分割
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以实战为主，逐步深入语义分割各个环节
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【SNE-RoadSeg 解读】结合表面法向量的路面分割网络（ECCV2020）
本文由加州大学圣地亚哥分校与港科大机器人实验室共同发表，收录于ECCV2020。本文创新型地提出了表面法向估计器(SNE)，并将其用于路面分割网络中，使得 SNE-RoadSeg 在不同的数据集中获得了很好的检测性能。原创 2021-08-17 16:17:10 · 2373 阅读 · 2 评论 -
Fast-SCNN语义分割网络详解
本文发布于BMVC2019，是由英国东芝研究院Rudra、Stephan和剑桥大学Roberto共同完成的。本文的亮点是提出了一种快速的语义分割网络 Fast-SCNN。原创 2021-07-21 09:53:19 · 4817 阅读 · 6 评论 -
【Fast-SCNN】一种快速语义分割网络
本文发布于BMVC2019，是由英国东芝研究院Rudra、Stephan和剑桥大学Roberto共同完成的。本文的亮点是提出了一种快速的语义分割网络 Fast-SCNN，在 NVIDIA Titan XP GPU 上测试表明，在Cityscapes数据集上的mIOU达到68.0%，速度达到123.5帧/秒。原创 2021-07-16 09:41:38 · 4174 阅读 · 3 评论 -
深度学习论文导航 | 07 PANet：用于实例分割的路径聚合网络
【深度学习必读论文 第7篇】原创 2020-11-27 12:33:04 · 4554 阅读 · 4 评论