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论文下载：简介：近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。这极大地限制了在实时处理的真实场景中的应用。
基于自动驾驶城市场景的语义分割研究.罗鹏飞.【摘要】：随着人工智能技术的飞速发展,车辆的自动驾驶离人们的生活越来越近。.自动驾驶整个运行流程中首先需要依赖各种车载传感器收集车辆周围的各种环境数据,进而利用各种分析算法分析得到计算机可...
面向交通场景的空间布局理解和语义分割方法研究.【摘要】：交通场景理解是成功实现自动驾驶和车辆导航等应用的关键技术之一。.研究视觉系统在处理交通场景信息时的关注特性、视觉敏感度、感知及快速解读能力,对交通场景理解具有重大的理论和实际...
对城市自动驾驶语义分割的开源数据集的理解可能会对工程师如何训练自动驾驶模型有所帮助最近10年我们在语义分割数据集的创建和算法提升方面付出了很多努力。最近得益于深度学习理论的发展，我们在视觉场景理解的子领域中获得了不少进步。
该论文利用了城市场景图像的内在特征，并提出了一个通用的附加模块，称为高度驱动的注意力网络（HANet），用于改善城市场景图像的语义分割。将城市场景图像进行垂直方向的分割后（分为上部、中部、下部），像素级类别分布彼此之间存在显著差异。
图像分割应用广泛，在CVPR2020论文中所占比例很高，可说是一大热门，有110多篇相关论文，本文盘点CVPR2020所有语义分割（SemanticSegmentation）相关论文（不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割…
基于卷积神经网络的城市场景语义分割研究.胡友章.【摘要】：目前,自动驾驶领域和无人机配送领域的主要场景均为城市场景。.在自动驾驶领域中需要实时分析车辆周围环境以保证车辆安全的驾驶,无人机配送领域也是如此。.随着自动驾驶行业和无人机配送...
【摘要】：城市交通场景的目标检测是智能监控中最广泛的应用之一,目标检测和图像分割的准确率对违章识别、停车检测和车流统计等智能检测模块有着重要的影响。本文对城市交通场景中的目标检测算法进行研究,总结了常见的目标检测算法,主要研究其中的背景建模方法。
通过对注意图的可视化和解释，证明了该模型与城市场景中观察到的事实是一致的。注：在Cityscapes测试集高达83.2mIoU！论文解读：CVPR2020|HANet：通过高度驱动的注意力网络改善城市场景语义分割3.SPNet(条状池化)：重新思考空间池化以进行
自动驾驶领域：一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法.近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。.然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。.这极大地限制了在实时处理的...
论文下载：简介：近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。这极大地限制了在实时处理的真实场景中的应用。
基于自动驾驶城市场景的语义分割研究.罗鹏飞.【摘要】：随着人工智能技术的飞速发展,车辆的自动驾驶离人们的生活越来越近。.自动驾驶整个运行流程中首先需要依赖各种车载传感器收集车辆周围的各种环境数据,进而利用各种分析算法分析得到计算机可...
面向交通场景的空间布局理解和语义分割方法研究.【摘要】：交通场景理解是成功实现自动驾驶和车辆导航等应用的关键技术之一。.研究视觉系统在处理交通场景信息时的关注特性、视觉敏感度、感知及快速解读能力,对交通场景理解具有重大的理论和实际...
对城市自动驾驶语义分割的开源数据集的理解可能会对工程师如何训练自动驾驶模型有所帮助最近10年我们在语义分割数据集的创建和算法提升方面付出了很多努力。最近得益于深度学习理论的发展，我们在视觉场景理解的子领域中获得了不少进步。
该论文利用了城市场景图像的内在特征，并提出了一个通用的附加模块，称为高度驱动的注意力网络（HANet），用于改善城市场景图像的语义分割。将城市场景图像进行垂直方向的分割后（分为上部、中部、下部），像素级类别分布彼此之间存在显著差异。
图像分割应用广泛，在CVPR2020论文中所占比例很高，可说是一大热门，有110多篇相关论文，本文盘点CVPR2020所有语义分割（SemanticSegmentation）相关论文（不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割…
基于卷积神经网络的城市场景语义分割研究.胡友章.【摘要】：目前,自动驾驶领域和无人机配送领域的主要场景均为城市场景。.在自动驾驶领域中需要实时分析车辆周围环境以保证车辆安全的驾驶,无人机配送领域也是如此。.随着自动驾驶行业和无人机配送...
【摘要】：城市交通场景的目标检测是智能监控中最广泛的应用之一,目标检测和图像分割的准确率对违章识别、停车检测和车流统计等智能检测模块有着重要的影响。本文对城市交通场景中的目标检测算法进行研究,总结了常见的目标检测算法,主要研究其中的背景建模方法。
通过对注意图的可视化和解释，证明了该模型与城市场景中观察到的事实是一致的。注：在Cityscapes测试集高达83.2mIoU！论文解读：CVPR2020|HANet：通过高度驱动的注意力网络改善城市场景语义分割3.SPNet(条状池化)：重新思考空间池化以进行
自动驾驶领域：一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法.近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。.然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。.这极大地限制了在实时处理的...
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