0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

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

前言 今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割. 一.什么是语义分割 图像语义分割(semantic segmentation),从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割,例如让计算机在输入下面左图的情况下,能够输出右图.语义在语音识别中指的是语音的意思,在图像领域,语义指的是图像的内容,对图片意思的理解,比如下图的语义就是一个人牵着四只羊:分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象,对原图中的每个像素都进行标注,比如下图中浅黄色代表人,蓝绿色代表羊.语义分割任务就

Trumbowyg 是一个轻量,可定制的 jQuery 所见即所得(WYSIWYG)的编辑器插件.美丽的设计,生成语义化代码,带有功能强大的 API .编辑器和生成的代码进行了优化以支持 HTML5.兼容大部分浏览器,如 IE8+.Chrome.Opera 和 Firefox . 您可能感兴趣的相关文章 Web 开发中很实用的10个效果[附源码下载] 精心挑选的优秀jQuery Ajax分页插件和教程 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件 让网站动起来!12款优秀的 jQuery 动

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks

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

一 空搜索 搜索API的最基础的形式是没有指定任何查询的空搜索 ,它简单地返回集群中所有索引下的所有文档: 示例 GET 127.0.0.1:9200/_search 响应 { , "timed_out": false, "_shards": { , , , }, "hits": { , , "hits": [ { "_index": "test", "_type":

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块.相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框. 图像分割可以分为两类:语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation),其区别如图所示. 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类,但是实例分割更进一步,需要区分开不同

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

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

花了点时间梳理了一下DeepLab系列的工作,主要关注每篇工作的背景和贡献,理清它们之间的联系,而实验和部分细节并没有过多介绍,请见谅. DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存在两个问题:信号下采用和空间不变性(invariance) 第一个

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原

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,

DeepLabV3+语义分割实战 语义分割是计算机视觉的一项重要任务,本文使用Jittor框架实现了DeepLabV3+语义分割模型. DeepLabV3+论文:https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码:https://github.com/Jittor/deeplab-jittor 1. 数据集 1.1 数据准备 VOC2012数据集是目标检测.语义分割等任务常用的数据集之一, 本文使用VOC数据集的2012 trainaug (train + sbd

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:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题. 本文分享自华为云社区<全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割>,作者: AI浩. FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像

基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 概述 这是我的本科毕业设计 它的主要功能是通过YOLOv5进行目标检测,并使用PSPNet进行语义分割. 本项目YOLOv5部分代码基于 ultralytics YOLO V5 tag v5.0 . 相应地,我也使用了ultralytics/YOLOv5的预训练模型. 我通常使用两个最简单的预训练模型--yolov5s.pt和yolov5s.pt.你可以在./weights中直接看到它们. 在语义分割部分,我使用了PSPNet(全称

最近在业余时间玩玩树莓派,刚开始的时候在树莓派里写一些基于wiringPi库的C语言程序来控制树莓派的GPIO引脚,从而控制LED发光二极管的闪烁,后来觉得,是不是可以使用HTML5+jQuery等流行的前端技术做一个简单的Web站点,让树莓派搭载这个站点,通过手机或者平板电脑来控制树莓派.经过一番调研,考虑如下: 使用Apache或者Nginx搭建一个Web服务器 优点:服务器实现相对成熟 缺点:偏重,而且与树莓派的交互需要涉及Service调用,而实现RESTful服务对于Apache或者N

简单,是因为只有一个类 轻量,是因为整个类代码只有300行 灵活,是因为扩展方式只需要继承重写某个方法即可 补充:修正无法处理可空值类型的bug 首先我将这个类称之为JsonBuilder,我希望它以StringBuilder的方式来实现Json字符串的转换 public class JsonBuilder { );//字符缓冲区 public string ToJsonString(object obj) { ....... return Buff.ToString(); } .......

本文参考资料 一种简单,轻量,灵活的C#对象转Json对象的方案 [源码]Literacy 快速反射读写对象属性,字段 一段废话 之前我已经介绍了这个方案的名称为JsonBuilder,这套方案最大的好处在于它的灵活可扩展性上,所以我可以很方便的对他进行优化和扩展! 性能优化 JsonBuilder第一版对一般对象的是进行实时反射的,所以性能不会很好,所以我首先想到的是优化他的性能 看我前几天发表过一篇<[源码]Literacy 快速反射读写对象属性,字段>的文章,这东西的效率不错,用来代替反