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R数据分割unicodes

是一个不常见的术语，可能是一个错误的拼写或者不正确的术语。在云计算领域和IT互联网领域中，没有与之直接相关的概念或技术。因此，无法给出完善且全面的答案，也无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。

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鱼与熊掌可以兼得：何恺明等人一统语义分割与实例分割

作者：Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollár

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何恺明团队推出Mask^X R-CNN，将实例分割扩展到3000类

翻译 | AI科技大本营（ID：rgznai100）参与 | shawn，刘畅今年10月，何恺明的论文“Mask R-CNN”摘下ICCV 2017的最佳论文奖（Best Paper Award），如今，何恺明团队在Mask R-CNN的基础上更近一步，推出了（以下称Mask^X R-CNN）。这篇论文的第一作者是伯克利大学的在读博士生胡戎航（清华大学毕业），标题非常霸气，叫是“Learning to Segment Every Thing”。从标题上可以看出，这是一篇在实例分割问题(

腾讯ARC、华中科大联合提出QueryInst，开启基于Query的实例分割新思路

机器之心专栏机器之心编辑部实例分割（Instance Segmentation）任务有着广阔的应用和发展前景。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC)和华中科技大学的研究者们通过充分挖掘并利用Query在端到端实例分割任务中与实例存在一一对应的特性，提出基于Query的实例分割新方法，在速度和精度上均超过现有算法。在今年的计算机视觉顶级会议 ICCV 2021 上，腾讯 PCG 应用研究中心（ARC）与华中科技大学电信学院人工智能研究所联合提出业内领先的端到端实例分割算法 QueryInst。实

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实例分割算法_实例分割数据集制作

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 http://cocodataset.org/#detection-leaderboard

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学界 | 何恺明等人提出新型半监督实例分割方法：学习分割Every Thing

选自arXiv 作者：Ronghang Hu 等机器之心编译参与：路雪、蒋思源伯克利和 FAIR 研究人员提出一种新型实例分割模型，该模型能利用目标检测边界框学习对应的分割掩码，因此大大加强了实例分割的目标数量。这种将目标检测的知识迁移到实例分割任务的方法可能是我们以后需要关注的优秀方法，机器之心对这篇论文进行了简要地介绍，更详细的内容请查看原论文。近来目标检测器准确度显著提升，获得了很多重要的新能力。其中最令人兴奋的一项是为每个检测目标预测前景分割掩码，即实例分割（instance segment

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GAN：「太难的部分我就不生成了，在下告退」

生成对抗网络（GAN）在合成逼真的图像方面能力出色，但我们不禁要问：怎样才能知道 GAN 无法生成的东西呢？模式丢失或模式崩塌被视为 GAN 所面临的最大难题之一，此时 GAN 会忽视目标分布中的某些部分，然而对于 GAN 中的这一现象，当前的分析工具所能提供的见解非常少。

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Mask R-CNN

我们提出了一个概念简单、灵活和通用的目标实例分割框架。我们的方法有效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。该方法称为Mask R-CNN，通过添加一个分支来预测一个目标掩码，与现有的用于边界框识别的分支并行，从而扩展了Faster R-CNN。Mask R-CNN训练简单，只增加了一个小开销到Faster R-CNN，运行在5帧每秒。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在相同的框架下估计人类的姿态。我们展示了COCO套件中所有三个方面的顶级结果，包括实例分割、边界框目标检测和人员关键点检测。没有花哨的修饰，Mask R-CNN在每个任务上都比所有现有的单模型条目表现得更好，包括COCO 2016挑战赛冠军。我们希望我们的简单而有效的方法将作为一个坚实的baseline，并有助于简化未来在实例级识别方面的研究。

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CascadePSP：解决4K超高分辨率图像的分割，简单实用 | CVPR2020

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03402.pdf

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换个dataloader函数， COCO提升3mAP ，上海交大MVIG团队提出InstaBoost

目前，研究团队已将代码及训练好的模型全部开源，包括 Res50, Res101 base 的 Mask R-CNN, Cascade Mask R-CNN, SSD 等，未来还将有更多模型开源，如 yolact 等。

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从FPN到Mask R-CNN，一文告诉你Facebook的计算机视觉有多强

翻译 | 人工智能头条（ID：AI_Thinker）参与 | 林椿眄本文概述了 Facebook AI Research（FAIR）近期在计算机视觉领域的研究进展，内容主要包括基础结构模块的创新、卷积神经网络、one shot 检测模块等，以及一些在实例分割方面的创新方法，并介绍了弱半监督学习方式下实例分割的研究进展。下面将逐一介绍，文中的一些引用可在文末的参考文献中找到。 ▌Feature Pyramid Networks（特征金字塔网络）首先，我们要介绍的是著名的特征金字塔网络[1](这是发表在

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Cascade R-CNN升级！目标检测制霸COCO，实例分割超越Mask R-CNN

前天，arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》，目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。

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Yann LeCun等最新研究：如何对未来实例分割进行预测？

翻译 | 王柯凝编辑 | 阿司匹林出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）【人工智能头条导读】近日，Yann LeCun 等人发表了一篇针对未来实例分割预测的论文。该论文提出了一种预测模型，可通过预测卷积特征来对未来实例分割进行预测。该算法有以下几大优势：可以处理模型输出大小不固定的情况，如对象检测和实例分割；不需要使用带有标记的视频序列进行训练，可以直接从未标记的数据中计算出中间的 CNN 特征映射图；支持可生成多个场景解释的模型，如曲面法线、对象边界框和人体部分标签，而不

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Android实现RecyclerView添加分割线的简便方法

刚开始学习RecyclerView的时候我跟着一个视频学的，当时添加分割线是从外面导入一个Java类，然后使用里面的函数来创建分割线的，所以一直以来我都是这样做的。直到前几天才无意中发现，原来v7包中提供了一个DividerItemDecoration类，利用它，我们可以很简单地实现RecyclerView的分割线！那还等什么呢？赶紧用起来。

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算法学习笔记（三）：冒泡排序和归并排序

（一）冒泡排序冒泡排序的作用就是反复交换相邻未按次序排列的数据。 1 #冒泡排序实现,升序版本 2 def bubbleSort(data): 3 # 例如：data = [3,2,1], 很明显循环检查 data[0] > data[0+1] data[1] > data[1+1] 这2个表达式是否成立就行了 4 # 不需要也不可能去检查 data[2] > data[2+1]是否成立，所以第一重for循环的执行次数是列表长度 - 1 5 for i in r

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【深度学习】图像语义分割

语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。

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光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值

在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。

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来了解下计算机视觉的八大应用

虽然这里说的都是图像，但其实视频也属于计算机视觉的研究对象，所以还有视频分类、检测、生成，以及追踪，但篇幅的关系，以及目前研究工作方向也集中于图像，暂时就不介绍视频方面应用的内容。

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【 HDU2966 】In case of failure（KD-Tree）

这题是裸的kdtree。 kdtree就是k-dimension tree的缩写，是一种分割k维数据空间的数据结构，可用来多维空间数据的范围搜索和最近邻搜索。这题只是求2维的最近的点，代码比较短。以下是我对算法的理解：

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3D实例分割

3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等，并在候选区域内对3D数据进一步预测得到实例标签。考虑到proposal-based 实例分割通常需要2个过程（先得到候选区域，再实例分割），分割过程繁琐，则proposal-free则摒弃了基于候选区域的方式，直接通过数据特征或者结合语义分割结果，得到实例分割结果。下面根据这两个方向总结现有的实例分割方法。

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一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与计算机视觉中的其他领域很相似，自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割，语义分割才有了重大突破。

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左手用R右手Python系列——因子变量与分类重编码

今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因

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mask R-cnn检测，分割和特征点定位全部都做了

摘要我们提出一个概念上简单，灵活，而且通用的对象实例分割框架（object instance segmentation）。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩膜（segmentation mask）。我们将该方法称为 Mask R-CNN，是在 Faster R-CNN 上的扩展，即在用于边界框识别的现有分支上添加一个并行的用于预测对象掩膜（object mask）的分支。 Mask R-CNN 的训练简单，仅比 Faster R-CNN 多一点系统开销，运行速度是 5 fps。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如可以用于在同一个框架中判断人的姿势。我们在 COCO 竞赛的3个任务上都得到最佳结果，包括实例分割，边界框对象检测，以及人物关键点检测。没有使用其他技巧，Mask R-CNN 在每个任务上都优于现有的单一模型，包括优于 COCO 2016 竞赛的获胜模型。我们希望这个简单而有效的方法将成为一个可靠的基准，有助于未来的实例层面识别的研究。我们将会公开相关代码。

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干货 | 实例分割的进阶三级跳：从 Mask R-CNN 到 Hybrid Task Cascade

AI 科技评论按：本文作者香港中文大学多媒体实验室在读博士陈恺，原载于知乎专栏，AI 科技评论已获授权。

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C++实现字符串分割函数split()「建议收藏」

最近遇到了一个字符串分割的问题，在C++的标准库里面没有字符分割函数split()。我想这个问题今后可能还会再遇见，所以使用C/C++中的字符串分割方法完成相应的功能。

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深度学习图像分割(二)——如何制作自己的PASCAL-VOC2012数据集

在之前的那篇文章中：深度学习图像分割（一）——PASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）详细介绍我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式，现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。

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awesome 整理的GitHub项目整理清单（必看！！！）

https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning

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【Mask RCNN】论文详解(真的很详细)

推荐参考facebook的开源代码加深理解：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark

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Python 基础（字符串）

字符串定义字符串是 Python中最常用的数据类型。字符串的意思就是"一串字符"，比如"Hello,Charlie"是一个字符串，"How are you?"也是一个字符串。 Python要求字符串

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Exploiting Visual Artifacts to Expose Deepfakes and Face Manipulations论文详记

原文链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8638330.

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Python写算法：二元决策树

二元决策树就是基于属性做一系列的二元（是/否）决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后，要么引出另外一个决策，要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。了解了训练后的决策树是什么样的，就学会了决策树的训练过程。代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTreeRegressor工具包针对红酒口感数据构建二元决策树的代码。图6-1为代码清单6-1生成的决策树。代码清单6-1　构建一个决策树预测红酒口感-winTree.py import u

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使用opencv实现实例分割，一学就会|附源码

无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。

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美团无人配送CVPR2020论文CenterMask解读

计算机视觉技术是实现自动驾驶的重要部分，美团无人配送团队长期在该领域进行着积极的探索。不久前，高精地图组提出的CenterMask图像实例分割算法被CVPR2020收录，本文将对该方法进行介绍。CVPR的全称是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，它和ICCV、ECCV并称为计算机视觉领域三大顶会。本届CVPR大会共收到6656篇投稿，接收1470篇，录用率为22%。

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来了解下计算机视觉的八大应用

之前通过三篇文章简单介绍了机器学习常用的几种经典算法，当然也包括了目前很火的 CNNs 算法了：

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业界 | 一文概览2017年Facebook AI Research的计算机视觉研究进展

选自skrish13 作者：Krish 参与：路雪、刘晓坤本文概述了 2017年Facebook AI 研究院（FAIR）在计算机视觉上的研究进展，包括基础构建模块创新、CNN、one shot 目标检测模块等，然后介绍实例分割方面的创新，最后介绍用弱半监督方式来扩展实例分割。特征金字塔网络（FPN）首先我们先来介绍著名的特征金字塔网络 [1]（发表在 CVPR 2017 上）。FPN 论文非常棒，要知道，构建一个可在多项任务、子主题和应用领域中使用的基线模型并不简单。FPN 是通用特征提取网络（如

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3D点云实例分割_3d点云标注软件

3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等，并在候选区域内对3D数据进一步预测得到实例标签。考虑到proposal-based 实例分割通常需要2个过程（先得到候选区域，再实例分割），分割过程繁琐，则proposal-free则摒弃了基于候选区域的方式，直接通过数据特征或者结合语义分割结果，得到实例分割结果。下面根据这两个方向总结现有的实例分割方法。

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图像分割综述

这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。

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MICCAI 2022 | ASA:用于预训练脑核磁分割的注意力对称自动编码器开源

本文解读了深圳市大数据研究院联合中山大学发表在MICCAI 2022的《Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation》，该工作属于被提前接受（Early Accept）的前13%的文章。

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业界 | 一文概览2017年Facebook AI Research的计算机视觉研究进展

选自skrish13 作者：Krish 机器之心编译参与：路雪、刘晓坤本文概述了 2017年Facebook AI 研究院（FAIR）在计算机视觉上的研究进展，包括基础构建模块创新、CNN、one shot 目标检测模块等，然后介绍实例分割方面的创新，最后介绍用弱半监督方式来扩展实例分割。特征金字塔网络（FPN）首先我们先来介绍著名的特征金字塔网络 [1]（发表在 CVPR 2017 上）。FPN 论文非常棒，要知道，构建一个可在多项任务、子主题和应用领域中使用的基线模型并不简单。FPN 是通用特

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分割算法——可以分割一切目标（各种分割总结）

周末应该是一个好好休息的时间，但是一定会有在默默努力科研的你，由于最近是开学季，很多关注的朋友一直会问“计算机视觉战队平台有基础性的内容吗？”，今天我和大家说一次，我们平台之前有推送很多基础的知识，有兴趣的或者是刚刚接触CV&DL的你，可以去历史消息阅读，在这也感谢所有一直关注和支持我们的您！

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何恺明团队又出神作：将图像分割视作渲染问题，性能显著提升！

Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文，提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。

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图片语义分割深度学习算法要点回顾

深度学习算法解决了数个难度级别逐渐上升的计算机视觉任务。在我先前的博文中，我已详细阐述了广为人知的两个任务：图像分类和目标检测。图像语义分割的难点在于将各个像素点分类到某一实例，再将各个实例（分类结果）与实体（大象，人，道路，天空等）一一对应。这任务即场景理解的一部分：深度学习模型怎样能更好地学习视觉内容的全局语境？

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用双注意力模块来做语义分割

本文认为，尽管编码器-解码器结构是一种标准的语义分割方法，近年来取得了很大的进展，但它严重依赖于局部信息，可能会带来一些偏见，因为无法看到全局信息。本文基于自注意机制，通过捕获丰富的上下文依赖关系来解决这一问题。

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依据矢量要素批量分割栅格为多部分：ArcPy

本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。

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依据矢量要素批量分割栅格为多部分：ArcPy

本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。

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实例分割论文调研_论文案例分析模板

A Survey on Instance Segmentation: State of the art 链接解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/165135767

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面试中的排序算法（Part 2）

今天我们介绍两个复杂点的排序算法随机快排和希尔排序，这也是面试的重点，考察范围包括代码书写，复杂度分析以及稳定性比较！好吧，让我们开始今天的算法之旅吧！

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无人汽车无法避开没见过的物体？问题出在训练pipeline上

他们提出的目标检测方法，可以检测未见过的新物体，相对于Mask R-CNN有了巨大改进。编译丨王晔编辑丨青暮人类经常会遇到种类新颖的工具、食物或动物，尽管以前从未见过，但人类仍然可以确定这些是新物体。与人类不同，目前最先进的检测和分割方法很难识别新型的物体，因为它们是以封闭世界的设定来设计的。它们所受的训练是定位已知种类（有标记）的物体，而把未知种类（无标记）的物体视为背景。这就导致模型不能够顺利定位新物体和学习一般物体的性质。最近，来自波士顿大学、加州大学伯克利分校、MIT-IBM Watson

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干货 | 一文概览主要语义分割网络，FCN、UNet、SegNet、DeepLab 等等等等应有尽有[通俗易懂]

原文地址：https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmentation-over-the-years.html

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结合语义和多层特征融合的行人检测

行人检测是目标检测领域研究最广泛的任务之一，也一直是计算机视觉任务中的热点和难点。行人检测任务是给出图像或视频中所有行人的位置和大小，一般用矩形框标注。行人检测技术可以与目标跟踪、行人重识别等技术结合，应用于汽车无人驾驶系统、智能视频监控、人体行为分析等领域。在实际场景中, 由于行人与物体、行人间互相遮挡以及交通标志、橱窗中的模特等相似信息的干扰，行人检测任务仍然存在很大的挑战。

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