”语义分割loss“ 的搜索结果

     论文：ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ...论文提出了新的语义分割模型ENet (efficient neural network)，相比SegNet，速度提升18倍，计算量减少75倍，参数...

     点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D点云语义分割任务三维点云分割既需要了解全局几何结构，又需要了解每个点的细粒度细节。根据分割粒度的不同，三维点云分割方法可以分为三...

     SoftIoU Loss，它是一种用于语义分割任务的损失函数，它的全称是Soft Intersection over Union Loss。在语义分割任务中，IoU（Intersection over Union）是一种常用的指标，用于衡量预测结果和真实标签之间的相似度...

     文章目录2020ResUNet-a ... 在此，我们提出了一个可靠的框架，用于单时间非常高分辨率航空图像的语义分割。 我们的框架由一个新的深度学习体系结构ResUnet-a和一个基于Dice损失的新的损失函数组成。 Res UNet-a使用UNet

     该网络是基于语义分割网络BiSeNetV1版本进行的改进，删掉BiSeNet网络中的双路径方式。属于实时语义分割算法，速度快。 1.2STDC网络的性能 STDC(Short-Term Dense Concatenate network)在Cityscapes上，在1080Ti上 ...

      ResNeSt: Split-Attention Networks（ResNet改进版本） （1）大的min batch，使用cosine学习率衰减策略。warm up。BN层参数设置。 （2）标签平滑 （3）自动增强 （4）mixup训练 （5）大的切割设置 ...

     本文主要通过对github上源码的分析，学习半监督语义分割的思想，并通过代码提供的数据对比各个半监督方法的效果。 介绍 在语义分割领域，标注往往是比较困难的。因为掩膜标注要求和目标边缘紧密贴合，否则会带来边界...

     一个场景下的数据集训练的语义分割模型，并不能很好的适应另一个场景的数据，所以需要对场景进行迁移，从而实现模型对多场景下的数据的良好分割。最开始对这方面的研究，是为了将游戏场景生成的数据训练的模型能很好...

     形式1：输出为单通道 分析 即网络的输出output为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中batch_szie为批量大小，1表示输出一个通道，height和width与输入图像的高和宽保持一致。 在训练时，输出通道数是 1，...

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