最强通道注意力来啦！金字塔分割注意力模块，即插即用，效果显著，已开源！ / 四六文摘

重磅干货,第一时间送达小黑导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小黑决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展.如今,它被用于图像分类.人脸识别.图像中物体的识别.视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上. 现代图像分割 ...

这是专栏<图像分割模型>的第7篇文章.在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想. 尽管多尺度融合.空洞卷积都可以增加网络的感受野,但理论感受野与实际感受野仍然存在差异.那 ...

本文介绍 ECCV 2020 大规模实例分割挑战赛(LVIS Challenge)冠军方案,来自冠军团队 lvisTraveler 官方发布的报告:1st Place Solution of LVIS ...

作者丨Happy 编辑丨极市平台极市导读通道注意力机制对于提升模型性能极为有效,但是忽略了位置信息,这对于生成空间选择注意力图非常重要,本文将位置信息嵌入到通道注意力中,针对如何有效提升移动网络的 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读 Conv+Transformer=BotNet,这是伯克利.谷歌最新提出的工作BotNet,它充分利用了CNN与自注意力的优势,在ImageN ...

作者丨happy 来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读本文提出一种新颖的动态头框架,它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一.COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性.以ResNeX ...

作者:Abhinav Sagar 编译:ronghuaiyang 导读用于自动驾驶的新的state of the art的网络. 本文提出了一种新的神经网络,利用不同尺度的多尺度特征融合来实现精确高 ...

提出背景:上下文信息在语义分割的作用很重要.目前的两种方法:一种是基于非局部自注意力对上下文信息进行收集.这种方法是用2D相似度矩阵描述3D上下文信息,但是这种空间压缩会导致通道方面的注意力的丢失.另 ...

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0 基本信息论文来源:2021 CVPR 1 Abstract Voxel-based方法可以有效地提取目标特征,但不能保存目标细粒度的3D结构:Point-based特征可以更准确地表示3D结构, ...

作者:Andrew Tao and Karan Sapra 编译:ronghuaiyang 导读来自NVIDIA的SOTA语义分割文章,代码开源. 有一项重要的技术,通常用于自动驾驶.医学成像,甚至 ...

重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

标题:三维点云语义分割总览作者:吉祥街欢迎各位加入免费知识星球,获取PDF文档,欢迎转发朋友圈,分享快乐. 希望有更多的小伙伴能够加入我们,一起开启论文阅读,相互分享的微信群.参与和分享的方式:d ...

这是专栏<图像分割模型>的第8篇文章.在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想. RefineNet,教你在实现特征融合与残差恒等映射的同时,怎么找回降下来的空间分辨率. ...

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