这些因素限制了现有数据集的规模和标注的精度，导致现存数据集无法满足模型将训练到关键任务的实际运用所需的精度水平。 此外，现有的基于自然图像指向性分割（RIS）方法应用于遥感图像时面临着局限性。...针对上述问题，作者构建了一个全新的大规模 RRSIS 数据集 RRSIS-D，该数据集的规模是其前身的三倍，不仅涵盖了多种空间分辨率的图像，而且分割目标也具有显著的尺度和角度多样性。...RMSIN 的结构包含多尺度交互模块和旋转卷积，以应对 RRSIS 的复杂性。 图1：遥感图像分割普遍存在的问题。...具体来说，该研究的贡献可总结为： 构建了新的指向性遥感图像分割 benchmark 数据集 RRSIS-D。...同时，作者在分割的解码器端引入了旋转自适应卷积来增强模型的鲁棒性，有效应对 RRSIS 中无处不在的旋转现象。
近些年来，虽然 AI 技术在企业经营管理各环节的价值已得到市场验证，但企业在进行 AI 开发时，却面临着技术人才储备不足、AI 应用部署困难、投入产出比不达预期等问题。...ML Kit 支持图像分类、对象检测、地标识别、图像分割、场景识别、拍照购物、图像超分、文档矫正八大图像类服务。...其中，ML Kit 图像分割服务的精细化分割，平均交并比 mIoU（衡量图像分割精度的一个指标）优于业界参考水平。...比如： 视频编辑服务（Video Editor Kit）是帮助开发者快速构建视频编辑能力的服务，AI 实时处理能力最低时延控制在了 20 秒以内，GPU 解码速度和合成视频的导出时长均低于行业水平 30%...Model Zoo 助力开发者使能 NPU 加速：从 AI 基础学习、模型设计、AI 产品开发、技术交流 4 个维度出发，辅助开发者优化模型结构。
但将Transformer从NLP领域迁移到CV领域面临着众多挑战，与文本相比图像中的视觉实体尺度变化剧烈、图像分辨率很高，带来了多尺度建模与计算量巨大的严峻问题。...这一灵活架构适用于多种视觉任务并具有 (与图像大小的) 线性复杂度。实验表明这一架构在图像分类、目标检测和图像分割等多个任务上达到了目前的最领先水平，显示出了其作为视觉任务基础模型的强大潜力。 ?...为了克服这些问题，研究人员提出了一种新的视觉Transformer架构Swin Transformer，在线性计算复杂度的基础上构建了图像的层级特征图。...其中Swin Transformer通过小图像片元和逐层进行邻域合并的方式构建层级特征表达，这样的架构使得模型可以实现与U-Net和FPN等架构类似的稠密预测任务。...最后在语义分割任务上，这一模型在ADE20k上比先前最好的SETR模型高出了3.2的mIoU，实现了最先进的性能。 ? 如果想要了解更多细节和实验原理，请参考论文和项目网站。
尽管目前最先进的 RIS 算法已经取得了显著进展，但仍然面临着模态差异 (modality gap) 的问题，即图像和文本特征的分布并未完全对齐。...这一问题在处理复杂的指代语言表达和罕见语境时尤为突出。 图 1：细粒度语言 - 图像对齐能力对 RIS 的重要性示意图。...这些方法在训练过程中往往缺乏显式的监督信号，无法有效地教会模型进行细粒度对齐，导致它们在处理复杂的指代语言时表现不佳。...精确的像素到像素对齐能确保模型能分割输出具有准确形状和边界的分割掩码，而精确的像素到文本对齐能使模型能够正确地将文本描述与其匹配的图像区域进行合理的关联。...小结 这篇文章深入探讨了指代分割（RIS）领域的挑战和当前存在的问题，特别是在细粒度语言 - 图像对齐方面的不足。
微软亚洲研究院的研究员们希望探究一个核心问题：是否存在一种通用的小样本学习器，可以从少量标记图像中学习任意段未见过的密集预测任务。...通过多个小样本学习的经验，模型能够学习到通用的知识，以便快速、灵活地适应新的任务。在测试时，模型需要在训练数据集 D_train 中未包含的任意任务 T_test 上进行小样本学习。...在处理任意任务时，由于元训练和测试中的每个任务的输出维度 C_Τ 不同，因此使得为所有任务设计统一的通用模型参数成为了巨大挑战。...VTM 在训练期间没有访问测试任务 T_test，并且仅在测试时使用了少量（10张）的标记图像，但它却在所有小样本基线模型中表现得最好，并且在许多任务中的表现都具备与全监督基线模型比较的竞争力。...未来研究员们希望进一步探究预训练过程中的任务类型、数据量、以及数据分布对模型泛化性能的影响，从而帮助我们构建一个真正普适的小样本学习器。
(2)CTC 算法容易产生高度尖锐和过度自信的预测分布(Miao 等，2015)，当出现重复字符时，解码性能下降;(3)由于CTC 算法自身结构和实现方式的限制，它很难应用于2 维的预测问题，例如不规则的自然场景文本识别问题...(不规则的自然场景文本识别是指待识别的文本在自然场景文本图像中的分布呈现特殊的空间结构而非水平方向)。...注意力机制由Bahdanau 等人(2015)提出，早期用于改善机器翻译算法的性能。注意力机制以人类的注意力特点为原型，即当人们在观察事物时，目光往往聚焦到感兴趣的事物上而忽略无用信息的干扰。...该方法不仅改善了注意力漂移问题，而且改善了识别模型对于非语义文本的泛化性。...然而，注意力机制也面临着一些局限性:(1)注意力机制需要计算文本图像特征与预测字符之间的对齐关系，这会引入额外的存储消耗。(2)对于较长的输入文本图像而言，注意力机制很难准确地预测出目标字符串序列。
当这些模型应用于语义和全景分割时，显示出在处理广泛的视觉数据词汇方面的潜力。...这引发了一个问题：作者能否在不发生灾难性遗忘的情况下，增强这些模型以适应不断增长的数据词汇？ 首先，作者研究这些视觉语言模型（VLM）分割算法对包含新类别数据进行的持续训练。...然而，持续学习面临着灾难性遗忘和语义漂移的问题。为了缓解这些问题，iCaRL（Rebuffi等人，2017年）提出在持续学习阶段重放最具代表性的样本，后续研究尝试优化相关的记忆负担。...在这里，，其中表示特征的嵌入维度，和分别代表维度。 然后，通过连接所有图像的嵌入集和类别集来构建向量化的嵌入数据库，使得 ，如果总共有 个嵌入。新的嵌入也可以持续添加到数据库中，重复上述过程。...作者研究密集预测器在开放词汇性能上的变化，这些模型被训练去识别新类别时。具体来说，作者比较了模型在训练前后的分割性能，并报告了性能的退化情况。 设置。
同时，研究者还在图像实物分割任务和图像生成任务上对此层结构进行了评估，结果证明本文提出的方法也可以很好的提升这两个任务的性能。...（4）最后，作者证明了这些层在新的任务上的可迁移性，如实物检测和分割领域和图像合成领域。...为了提高模型的泛化性能，本文将搜索过程处理为多目标优化问题，将每个候选层在一系列K个（K > 1)锚点结构的运行结果作为泛化性评估参考。...为了探索本文的层设计是否可以使用在实体分割任务上，本文将该模型和Mask R-CNN和ResNet-FPN在目标检测和实体分割任务（COCO）上表现的性能做了对比，结果如下表所示： 结果显示，相对于BN-RELU...接着，研究者进一步测试了EvoNorm在训练GAN时的可行性。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...2）池化 池化又称降采样，卷积神经网络在通过卷积获得特征之后，可以利用提取到的特征训练相应的分类器．然而，若输入的图像尺寸较大，仅仅通过卷积操作获得的特征往往维度很高，因此在训练分类器过程中很容易出现过拟合现象...2 图像语义分割相关数据库 （略讲） 当某种图像语义分割算法被提出时，需要采用一个或多个数据集来验证算法的有效性 。DCNN出现之后，数据库变得更加重要。...对于 “区域 － 区域”的上下文信息，构建了基于DCNNs和CRFs的深度模型用以学习不同图像区域块之间的语义关联．对于“区域 － 背景”的上下文信息，采用一种多尺度图像输入和滑动金字塔池化的方式获取，...3 未来研究方向 当前，DCNN已经成为解决图像语义分割的主流方法，但目前DCNN依然面临着一些难点和挑战．这些难点和挑战一方面来自DCNN自身存在的问题，另一方面来自更具挑战性的语义分割任务。
也就是说，图像首先被分割成非重叠的窗口，然后为每个窗口构建一个单独的图，如图1所示。在作者的方法中，构建图的复杂性仅与窗口的数量成线性增长，同时保持与先前的视觉GNN方法相当的分类结果。...这些优势使得基于图的模型不仅在图像分类方面达到了最先进水平，而且在目标检测和实例分割方面也取得了进展[11, 28]。...图处理器模块将图像分割成非重叠窗口，为每个窗口构建一个图，然后应用每个窗口的本地GNN更新。这与ViG[11]中的方法根本不同，ViG在整张图像上构建了一个大图，并讨论了上述复杂性影响。...在图5中，作者还分析了这些模型在输入图像分辨率增加时（以MACs和内存为复杂度）的复杂性。从这些结果中，作者可以观察到WiGNet的计算和内存需求仅与图像大小成线性关系。...表5显示了在没有平移运算符的情况下，在ImageNet上训练WiGNet-Ti模型时的实验结果，似乎对于小型模型效果略好。
聚类聚类是无监督学习中的一项核心任务，它旨在将数据分为相似的组，使得组内的数据彼此更为相似。这在各个领域都有着广泛的应用，例如市场细分、社交网络分析和医学图像分割。...数据的标签缺失在无监督学习中，我们通常处理的是未标记的数据，这意味着我们缺乏明确的目标标签来指导模型的学习。因此，评估模型的性能变得更加困难，需要更多的依赖领域专业知识和实际问题的上下文信息。2....高维度数据随着数据维度的增加，数据中的噪声和冗余也随之增多。高维度数据不仅增加了计算复杂性，还使得模型更容易受到维度灾难的影响。因此，降维技术的研究和应用成为解决高维度问题的重要途径。...实例分析：异常检测异常检测是无监督学习的一个重要应用场景，它涉及识别与大多数数据不同的少数异常数据。在实际问题中，异常数据可能包含有价值的信息或表示系统的异常状态。...接下来，我们可以根据具体问题选择适当的算法进行建模和分析。结语无监督学习作为机器学习的重要分支，在聚类、降维、异常检测等领域取得了显著的成果。
在本文中，作者重新思考了上述问题，并构建了一个轻量级的医学图像分割网络，称为SegNetr。具体来说，作者介绍了一种新的SegNetr块，它可以在任何阶段动态执行局部全局交互，并且只有线性复杂性。...具体来说，作者构建了轻量级的SegNetr（带Transformer的分割网络）块，以在non-overlapping的窗口上动态学习局部全局信息，并保持线性复杂性。...由于通道方面的重要性在MBConv中进行了权衡，因此作者在执行局部交互时重点关注空间注意力的计算。 最后，作者使用Softamx来获得空间维度的概率分布，并对输入特征 X_{MBConv} 进行加权。...大多数Transformer模型使用固定大小的Patch，但这种方法限制了它们在早期阶段关注更广泛的区域。本文通过应用动态大小的Patch来缓解这个问题。...U-Net在编码器和解码器的相应阶段拼接通道维度，允许解码器在执行上采样时保留更高分辨率的细节信息。SegNet通过在编码器中保留下采样过程的位置信息来帮助解码器恢复特征图分辨率。
为了解决这些问题，LERF [16]从语言-图像模型CLIP中蒸馏出所需的特征，并将其整合到NeRF中。...此外，通过使用SAM [18]进行 Mask 分割，并结合诸如CLIP [3, 12]或DINOv2 [28]等语义模型，可以解决由不清晰的语义边界引起的质量问题。...许多方法通过结合3D高斯斑点图来在速度和质量上取得改进。一些泛化性方法[1, 2, 25]通过提取图像特征并整合多视图公共信息来增强模型的泛化能力，将其集成到构建的神经网络架构中。...相比之下，RGB图像包含更丰富的信息，可以提供更强的几何约束。因此，作者首先在无语义约束的情况下训练高斯模型，这为构建3D语义场提供了稳健的初始化。...在语义训练过程中，如果直接将数十万的高斯分布与CLIP特征结合，会导致不可接受的存储开销和低效的渲染及训练。为了解决这个问题，作者需要减少原始语义特征的维度。
但人的智能行为是多模态的，视觉作为 AI 重要组成分支，视觉大模型在近半年里也多有突破，例如 Meta 发布的通用图像分割模型 SAM、智源推出的 SegGPT 等。...此次悟道 3.0 系列模型中，智源也发布了“悟道·视界”视觉大模型系列，包括在多模态序列中补全一切的多模态大模型 Emu，最强十亿级视觉基础模型 EVA，一通百通、分割一切的视界通用分割模型，首创上下文图像学习技术路径的通用视觉模型...建立科学、公正、开放的评测基准 当前，大模型仍具有诸多难以透彻理解的黑盒特性，规模大、结构复杂，对其所待开发的“潜力”具体形式和上限尚无法确定，传统的评测方法和基准在基础模型评测上也面临着失效的问题。...同时在产业上，为不具备研发和构建基础大模型的企业提供一个可信可靠的全面的评测体系，将帮助他们更客观地选择适用于自身的大模型。...从研发的角度来看，大模型目前还面临着三个突出的难题。
虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器，但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。...现有的方法要么建立在间接 SLAM 上，要么建立在直接 SLAM上，但两者都面临着前面提到的挑战。...在这项工作中，作者认为在单目 SLAM 系统中通常无法有效解决数据关联和几何模型拟合问题，即在从不同视点（在小基线或大基线下）或从相同视点（在纯旋转下）的帧之间建立多平面的特征匹配，实现单应性估计和分解...提出了一个 SLAM 构建块，它集成了上述基于能量的方法和实例平面分割的最新的卷积神经网络 (CNN)。...然后对单应性应用能量最小化： 其中 H = {H|p属于P}是模型对参考帧中特征点 p 的匹配部分，邻域系统 中N 利用基于图像空间上的网格邻域构造，最小采样（4 个对应）由渐进式 NAPSAC 采样器在该图像网格中采样得到
简介 语义分割的目的是为给定的图像分配像素级的预测，这是一个具有挑战性的任务，需要精细的形状、纹理和类别识别。语义分割中的开创性工作完全卷积网络(FCN)，探索了深度卷积网络在分割任务中的有效性。...不幸的是，由于上下文特征的high-rank高阶属性，该方法面临着根本的困难。也就是说，上下文张量应该具有足够的容量，因为上下文因图像而异，并且这种大的多样性并不能由非常有限的参数来进行表示。...然后，使用这些片段构建一个完整的上下文特征。从低阶到高阶的重建策略不仅可以维持3D表示（在通道方面和在空间方面），而且还可以解决高阶表示难度的问题。...本文的模型的流程如图2所示，由低阶张量生成模块（TGM），高阶张量重构模块（TRM）和全局池化模块（GPM）组成，以在空间和通道维度上获取全局上下文。...在语义标签预测之前，使用双线性插值对模型输出进行上采样。在具体的实现中，使用多个低秩感知器来处理高秩问题，通过该问题可以学习部分上下文信息（即上下文片段）。然后，通过张量重构理论构建高秩张量。
语义分割方法在处理图像时，具体到像素级别，也就是说，该方法会将图像中每个像素分配到某个对象类别。下面是一个具体案例。 △ 左边为输入图像，右边为经过语义分割后的输出图像。...卷积神经网络(CNN)不仅能很好地实现图像分类，而且在分割问题中也取得了很大的进展。 最初，图像块分类是常用的深度学习方法，即利用每个像素周围的图像块分别将各像素分成对应的类别。...除了全连接层结构，在分割问题中很难使用CNN网络的另一个问题是存在池化层。池化层不仅能增大上层卷积核的感受野，而且能聚合背景同时丢弃部分位置信息。...个人评论： 需要注意的是，该模型预测分割图的大小是原图像大小的1/8。...具体解释： 这项研究通过全局卷积网络来提高语义分割的效果。 语义分割不仅需要图像分割，而且需要对分割目标进行分类。在分割结构中不能使用全连接层，这项研究发现可以使用大维度内核来替代。
今天就分享一篇相关的顶会论文~ 当前的深度神经网络尽管已经取得了巨大的成功，但仍然面临着来自于数据稀缺的各种挑战，比如数据不平衡，零样本分布，域适应等等。...当前已经有各种方法通过样本之间的关系去针对这些问题。然而这些方法并没有去挖掘内在的网络结构来使网络模型建模关系。...这种共享策略使 BatchFormer 在测试时不增加任何计算负载。...最后但是更重要的，基于 DETR，我们进一步将 BatchFormer 扩展到像素级别的任务上面，包括目标检测，全景分割，图像分类。...我们将 Attention 结构从通道和空间维度泛化到 batch 维度，展示了一种新的模型结构的可能。
图片来源：卷积神经网络MathWorks 与图像分类任务不同，在语义分割中，我们想要为图像中的每个像素做出判断。因此，对于每个像素，模型需要将其划分为预定义的某一类别。...这样，每个卷积保留原图输入时的空间维度。我们可以用这样一堆堆叠的卷积层，构建分割模型。 ? 用于密集预测任务的全卷积神经网络。请注意，不在使用池化层和全连接层。...为了解决这个问题，分割网络通常有三个主要组件：卷积，下采样和上采样层。 ? 用于图像语义分割的编码器 - 解码器架构。...通常，上采样层使用的是 步长大于1 的转置卷积，使模型层从深又窄层变为更宽更浅的层。在这里，我们使用转置卷积将特征向量的维度增加到所需的值。 在大多数论文中，分割网络的这两个组件称为编码器和解码器。...我之所以说其“行为”像一个稀疏的滤波器，是因为大多数框架都没有使用稀疏的滤波器来实现扩张卷积的效果（因为内存问题）。
在许多如语义分割的视觉任务中，需要进行像素级的密集预测。而Transformer在高分辨率图像上的处理是难以进行的，因为自注意力的计算复杂度与图像大小成二次方关系。 ...为了解决这些问题，论文提出了Swin Transformer，能够构建层级特征图并且计算复杂度与图像大小成线性关系。 ...Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割的识别任务上取得了很不错的结果。在速度相似的情况下，准确率显著优于ViT/DeiT和ResNe(X)t模型。...在实现时，每个图像块的大小为$4\times 4$，因此每个图像块的特征维度为$4\times 4\times 3 = 48$。...Experiment 直接训练和预训练在Image-1K数据集上的性能对比。 目标检测上对比嵌套多种检测算法和其它主干网络。 语义分割上对比其它SOTA模型。
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