吴建明wujianming_110117

TensorFlow中的语义分割套件描述该存储库用作语义细分套件。目标是轻松实现，训练和测试新的语义细分模型！完成以下内容：训练和测试方式资料扩充几种最先进的模型。轻松随插即用能够使用任何数据集评估包括准确性，召回率，f1得分，平均准确性，每类准确性和平均IoU绘制损失函数和准确性欢迎提出任何改进此存储库的建议，包括希望看到的任何新细分模型。也可以签出Transfer Learning Suite。引用如果发现此存储库有用，请考虑使用回购链接将其引用:)前端当前提供以下特征提取模

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割代码地址：https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorchSemantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B.Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba.International Journal on Comp

多篇开源CVPR 2020 语义分割论文前言DynamicRouting：针对语义分割的动态路径选择网络Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation作者团队：中科院&国科大&西安交大&旷视论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.10401代码链接：https://github.c...

图像分块分割SCOPS: Self-Supervised Co-Part Segmentation论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Hung_SCOPS_Self-Supervised_Co-Part_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf摘要分块提供了对象的良好中间表示，该表示...

端到端全景分割An End-to-End Network for Panoptic Segmentation摘要全景分割是一个具有挑战性的课题，它需要为每个像素指定一个类别标签，同时对每个对象实例进行分割。传统上，现有的方法使用两个独立的模型，而不共享特性，这使得流水线不易实现。此外，通常采用启发式方法对结果进行合并。然而，在合并过程中，如果没有足够的上下文信息，很难确定对象实例之间的重叠关...

全景分割：CVPR2019论文解析Panoptic Segmentation论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdfFor results: https://arxiv.org/abs/1801.00868.摘...

实时实例分割的Deep Snake：CVPR2020论文点评Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf摘要本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实时分割。与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同，deep snake使用神经网络迭代地...

CVPR2020论文解析：实例分割算法BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf摘要实例分割是基本的视觉任务之一。近年来，全卷积实例分割方法因其比Mask R-CNN等两阶段方法简单、高效而备受关注。迄今为止，当模型具有相似的计...