CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要

[摘要]本文简单介绍了NAS的发展现况和在语义分割中的应用,并且详细解读了两篇流行的work:DARTS和Auto-DeepLab. 自动网络搜索 多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone,如ResNet, MobileNet,稍作改进构建而成来完成不同任务.正因如此,深度神经网络总被诟病为black-box,因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导.所以,很多DNN研究人员将大量时间花在修改模型和实验“调参”上面,而忽略novelty本身.许多教授戏称这种现象

编程界的新宠 Julia 发布 1.0 正式版本,多种优势集于一身2018-08-14 14:14 公司Julia 的累积下载次数超过 200 万,已被应用于自动驾驶汽车.机器人.3D 打印.精准医疗.增强现实.基因组学.能源交易.机器学习.金融风控和太空任务设计等多个领域. 此次 Julia 1.0 版本的发布,更是将商业用户越来越看重的稳定性与原有的快速.高生产力的特性结合起来,足以媲美 Python,R,C++和 Java 等编程语言. 众多来自科技.咨询和金融等行业的公司都有采用 Jul

前言: 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型,最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果,展示自动网络搜索(NAS)在语义分割上的应用.   随着自动网络搜索(Neural Architecture Search)技术的问世,深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段.尤其在AI落地的背景下,许多模型需要部署在移动端设备.依据不同设备(GPU, CPU,芯片等),不同的模型需求(latency, 模型大小,

细粒度语义分割:ICCV2019论文解析 Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Larsson_Fine-Grained_Segmentation_Networks_Self-Supervised_Se

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN

语义分割是将标签分配给图像中的每个像素的过程.这与分类形成鲜明对比,其中单个标签被分配给整个图片.语义分段将同一类的多个对象视为单个实体.另一方面,实例分段将同一类的多个对象视为不同的单个对象(或实例).通常,实例分割比语义分割更难. 语义和实例分割之间的比较.(来源) 本博客探讨了使用经典和深度学习方法执行语义分割的一些方法.此外,还讨论了流行的损失函数选择和应用. 经典方法 在深度学习时代开始之前,使用了大量的图像处理技术将图像分割成感兴趣的区域.下面列出了一些常用的方法. 灰度分割 最简单

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 数据集名称 KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气.行人和交通情况

Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中,我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务.       与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同,我们提出了一种双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征及其全局依赖性. 具体来说,我们在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,它们分别对空间和通道维度中的语义相互依赖性进行建模. 位置力关注模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置处的特征

来自 MIT CSAIL 的研究人员开发了一种精细程度远超传统语义分割方法的「语义软分割」技术,连头发都能清晰地在分割掩码中呈现.在对比实验中,他们的结果远远优于 PSPNet.Mask R-CNN.spectral matting 等基准.这项技术对于电影行业的 CGI 技术具有重大意义,精细的分割掩码能很好地分离图像中的前景和背景,只要鼠标一点,就能轻易地改变前景.背景的种类.也就是说,像<变形金刚><复仇者联盟><奇幻森林>中的大部分电影特效将可以完全自动化地生成

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信

语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素,并将每一个像素与其表示的类别对应起来.因为会预测图像中的每一个像素,所以一般将这样的任务称为密集预测.(相对地,实例分割模型是另一种不同的模型,该模型可以区分同一类的不同目标) 常见应用 自动驾驶汽车:我们需要为汽车增加必要的感知,以了解他们所处的环境,以便自动驾驶的汽车可以安全行驶:下图为自动驾驶过程中实时分割道路场景: 医学图像诊断:机器可以增强放射医生进行的分析,大大减少了运行诊断测试所需的时间:下图是胸部X光片的分割,心脏(红色),肺部(绿色以

2017年10月Google Waymo向美国交通部提交了一份43页的安全报告,报告中详细说明了Waymo如何装备和训练自动驾驶车辆,从而避免驾驶中的一般和意外情况发生.这份报告对Waymo的自动驾驶技术进行了详细的解读,希望能够对自动驾驶从业者带来一些启发. 自动驾驶技术的必要性 2013年在全球有120万人死于交通事故:2016年美国有37461人死于道路交通事故:2015年美国有240万人在交通事故中受伤:94%美国发生的交通事故中由于人为失误引起;2/3的人在一生中至少遭遇一次酒驾事故:

自动驾驶传感器比较:激光雷达(LiDAR) vs. 雷达(RADAR) 据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%.届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR).雷达(RADAR).摄像头.惯性测量单元(IMU)等. 激光雷达(LiDAR)成像(左) vs. 高分辨率雷达(RADAR)成像(右) RADAR和LIDAR区别分析 如果一直关注自动驾驶汽车的新闻,可

FCN与U-Net语义分割算法 图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支.语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景.人或车等),从而进行区域划分.目前,语义分割已经被广泛应用于自动驾驶.无人机落点判定等场景中. 图1 自动驾驶中的图像语义分割 而截止目前,CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就,涌现出如VGG和Resnet等网络结构,并在ImageNet中取得了