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会打怪的AI小怪兽
1.EMA介绍 [图片] 论文： https://arxiv.org/abs/2305.13563v1 录用：ICASSP2023 [图片] 本文提出了一种新的跨空间学习方法，并设计了一个多尺度并行子网络来建立短和长依赖关系。 [图片] 用YOLOv5x作为骨干CNN在VisDrone数据集上进行目标检测，其中CA, CBAM和EMA注意力分别集成到检测器中。从表2的结果可以看出，CA, CBAM和EMA都可以提高目标检测的基线性能。 [图片] 2.EMA加入yolov82.1加入 modules.py中源码详见： Yolov8改进---注意力机制：ICASSP2023 EMA基于跨空间…
沈春华团队提出：使用条件卷积的实例和全景分割
微信公众号：CVer
本文是CondInst(ECCV 2020)的扩展版，添加了BiFPN，进一步提高性能，并添加了语义分割分支，以实现全景分割！均表现SOTA！ 注1：文末附【图像分割】学习交流群 注2：整理不易，这次一定！欢迎点赞支持！ Instance and Panoptic Segmentation Using Conditional Convolutions [图片] 作者单位：阿德莱德大学(沈春华团队) 论文：https://arxiv.org/abs/2102.03026 我们为实例和全景分割提出了一个简单而有效的框架，称为CondInst。在文献中，性能最高的…
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[图片] Paper: https://arxiv.org/pdf/2301.13188.pdf Refer: https://metaphysic.ai/stable-diffusion-and-imagen-can-reproduce-training-data-almost-perfectly/ 如何从扩散模型中反向提取训练数据？ 导读今天介绍的这项工作很有意思，主题是从扩散模型中提取原始的训练数据，由来自谷歌、DeepMind、苏黎世联邦理工学院、普林斯顿和加州大学伯克利分校的研究人员共同合作，通过一系列烧卡的实验所总结出来的结论。关于这一点，笔者早前也写过一篇关于扩散模型究竟是学会“创作”还是仅仅依赖超强的记忆能力记住高保真的图像的探讨性…
超越 Mask R-CNN 计算机视觉学习框架 Detectron2实现超快速实例分割
头条号:人工智能研究所
微信公众号:启示AI科技
头条号：人工智能研究所 微信号:启示AI科技 视频号：启示科技Mask R-CNN是Facebook 最先进的实例分割模型，在 2018 年，它已成为计算机视觉研究和应用广泛使用的核心工具。Facebook 现在正在分享新的、显着改进的算法，这些算法基于该领域其他专家最近发表的最新成果。Facebook 还提供了有关如何实现这些改进的新分析，并将新的基准配方添加到Facebook 开源检测库Detectron2，使其他研究人员可以轻松复制和学习此神经网络框架。 …
21世纪的军国主义者只有挂上路灯一个结果
把Fater RCNN的backbone换成Mobilenet V2有意义么有，更换backbone确实会直接改变计算量、内存需求和性能。事实上一些分类网络也是用这个方法说明其用在目标检测时的性能的。 [图片] 这么做合适么？不合适，faster rcnn本身的设计上head较厚，搭配一个轻量化的backbone，性能损失严重速度提升却很有限。从提升效率的角度，单阶段的检测器能做的更好。 [图片] （RetinaNet VS NAS FPN VS Mask-RCNN，NAS FPN和两年之前的Mask RCNN对比似乎不太…
FAIR提出实例分割新突破性研究：点监督实例分割
微信公众号：CVer
新标注方式：point-based！实验对Mask R-CNN训练（每个物体只有10个带注释的点）达到了其完全监督性能的94％-98％，本文还改进了PointRend，代码即将开源！ 注1：文末附【图像分割】交流群 注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！ 想看更多CVPR 2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-with-Code Pointly-Supervised Instance Segmentation [图片] 作者单位：UIUC, FAIR（Alexander Kirillov等人） 主页：https://bowenc0221.github.io/point-sup/ 代码：…
实例分割算法之Mask R-CNN论文解读
公众号：GiantPandaCV
前言Anchor-Based的目标检测算法我们已经讲了比较多了，另外Anchor-Free的目标检测我们也已经简单解读了一下DenseBox开了个头，而今天我们要来说说另外一个方向即实例分割。而实例分割首当其冲需要介绍的就是2017年He Kaiming大神的力作Mask-RCNN，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果，并获得了2016年COCO实例分割比赛的冠军。 总览Mask-RCNN是一个实例分割（Instance segmentation）框架，通过增加不同的分…
Pytorch-Mask-RCNN-行人分割实战
keep learning
一、Mask R-CNN原理 Mask R-CNN模型在Faster R-CNN模型的基础上将ROI池化改成了ROI对齐(ROI align)， [图片] [图片] 他使用双线性插值得到卷积为14x14的特征图（Faster R-CNN的ROI池化得到的是卷积为7x7的特征图），在池化到7x7。网络的输出多了一个掩码头（Mask Head）用于预测每一个像素点是否为物体，所以Mask R-CNN模型的输出有三个：类别、边框和掩码。 模型结构如下： [图片] 除了ROI对齐外，Mask R-CNN模型使用了性能更好的ResNetXt-101+FPN作…