Abstract 在Mask-RCNN的基础上加一个在一段video clip中可以propagate instance masks的模块。这样可以参照clip最中间那个instances segmentation 来predict clip-level的instance tracks Method MaskProp以一个video的随机长度L作为输入然后输出一个video-level的instance…

利用掩码传播对视频中的对象实例进行分类、分割和跟踪 MASK 一项与 MaskTrack R-CNN[42] 类似的工作 Abstrac1t 我们介绍了一种同时对视频序列中的对象实例进行分类cls、分割segm和跟踪track的方法。 我们的方法，命名为MaskProp，通过添加一个掩码mask传播分支， 将每个视频…

===========更新 2020/3/28========= 作者源代码已经开源，因此更新了结合作者源代码分析的网络实现部分； 此外，SOLO v2论文已经发布 https://arxiv.org/abs/2003.10152， ================================= 论文名称：《SOLO: Segmenting Objects by Locations》 论文…

SOLO: Segmenting Objects by Locations code 实例分割主要有两大类方法： 一种是“detect-then-segment”，即先检测bbox，再分割目标，如Mask R-CNN。这类方法比较依赖于目标框的检测精度，当目标不适合用矩形框标记时&…

摘要 本文提出了一对生成器模型和分割模型，可以将一组未进行配对的数据集A和B进行互相转换，并在此过程中提高分割模型的性能。文中采用的数据集A为MRI图像，B为CT图像，利用总共4496张未配对的图像进行训练后，模型取得了…

【实例分割】SOLO：Segmenting Objects by Locations 相关工作模型结构branch损失函数Inference实验Decoupled SOLO head实例分割主要有两大类别，而这两大类方法都不够直接。 自上而下即detect-then-segment：太依赖于目标检测的准确率自下而上：为每个像素学习一个嵌入向量（…

转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/ 论文链接: SOLO: Segmenting Objects by Locations 作者及团队：阿德莱德大学 & 字节跳动 AI Lab 会议及时间：Arxiv 2019.12 code1：开源github 地址1：https:…

实例分割属于比较challenging的任务，他相当于是object detection和semantic segmentation的结合体。在SOLO出现之前，有两种常用的paradigm：（1）top-down：先进行目标检测，再对检测框做分割，经典的方法有Mask RCNN、PANet、TensorMask等；（2）bottom-up：让每一个像素学习…

文章目录 一、背景二、本文方法三、本文方法的具体做法3.1 问题定义3.1.1 Semantic category3.1.2 Instance Mask 3.2 Network Architecture3.3 SOLO learning3.3.1 Label Assignment3.3.2 Loss Function 3.4 Inference 四、实验4.1 主要结果4.2 How SOLO works？4.3…

Segmenting Objects by Locations 如果对你帮助的话，希望给我个赞~ 文章目录 SOLO head网络结构损失函数正样本的选取1. SOLO/mmdect/models/detectors/single_stage_ins.py2. SOLO/mmdet/models/anchor_heads/solo_head.py3. SOLO/mmdetect/core/post_processing/matrix_nms…

论文阅读之循环解码单元用于MRI医学图像分割
 Segmenting Medical MRI via Recurrent Decoding Cell from AAAI2020 继续看医学图像分割网络的花式变体-Recurrent思想的加入 摘要 编解码网络由于其优越的分割性能、对多级特征的融合能力广泛用于医学图像分各领域。然而在ex…

SOLO SOLO的中心思想是把instance segmentation的问题分解为两个相似的分类问题，分别是category-aware预测和instance-aware mask的生成。 把输入图片分成SxS个格子，如果一个物体的中心落入到了一个格子中，那么这个格子就负责两件事情&#…

声明 不定期更新自己精读的论文，通俗易懂，初级小白也可以理解 涉及范围：深度学习方向，包括 CV、NLP、Data fusion、Digital Twin 论文标题： Segmenting Transparent Object in the Wild with Transformer 论文链接&a…

文章目录 一、背景二、本文方法三、本文方法的具体做法 3.1 问题定义 3.1.1 Semantic category3.1.2 Instance Mask 3.2 Network Architecture3.3 SOLO learning 3.3.1 Label Assignment3.3.2 Loss Function 3.4 Inference 四、实验 4.1 主要结果4.2 How SOLO works&#xff1f…

#一个"#"号后面不敢打空格的开头: 论文地址:TextTiling: Segmenting Text into Multi-paragraph Subtopic Passages 大佬的作品需要被膜拜，所以本文目录就是原文的目录，每个目录下，总结了原文的内容。内容大体上是英文论文的翻译&a…

SOLO: Segmenting Objects by Locations Abstract1. Introduction2. Related Work3. SOLO3.1 Problem Formulation3.1.1 语义类别3.1.2 实例掩码 3.2 网络结构3.3 SOLO 训练3.3.1 Label Assignment3.3.2 损失函数 3.4 推理 4. Experiments5. Decoupled SOLO Abstract 本文提出…

作者 摘要 我们提出了一种新的、非常简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务（例如语义分割）相比，任意数量的实例使实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码，主流方法要么遵循“先检测后分割”策略（例如，Mask R-CNN），要么先预测嵌入向量，然后使用聚类技术将像…

Conditional Random Fields:Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data 条件随机场：对于段落和标签序列数据可能的模型 Abstract We present conditional random fields,a framework for building probabilistic models to segment and label…

这篇文章借助SAM模型强大的泛化性，在任意域上进行任意的多目标跟踪，而无需任何额外的标注。 其核心思想就是在训练的过程中，利用strong augmentation对一张图片进行变换，然后用SAM分割出其中的对象，因此可以找到一组图…

现已总结SAM多方面相关的论文解读，具体请参考该专栏的置顶目录篇 一、总结 1. 简介 发表时间：2023年12月10日 论文：[2312.05760] RepViT-SAM: Towards Real-Time Segmenting Anything (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2312.05760代码&am…