语义分割

AI在线设计中的Prompt技巧：如何让输出更精准AI在线设计的核心是“模式匹配”——模型通过训练数据学习设计规律，再根据用户Prompt输出符合规律的结果。如果Prompt模糊，模型会基于最常见的规律生成“平均化”作品；如果Prompt精准，模型能定位到更具体的训练数据，输出更贴合需求的设计。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）CCASeg:基于卷积交叉注意的语义分割多尺度上下文解码论文题目：CCASeg: Decoding Multi-Scale Context with Convolutional Cross-Attention for Semantic Segmentation（基于卷积交叉注意的语义分割多尺度上下文解码）

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（论文速读）RoShuNet：一个轻量级的基于卷积神经网络的可见图像特征提取器论文题目：A lightweight convolutional neural network-based feature extractor for visible images（一个轻量级的基于卷积神经网络的可见图像特征提取器）

基于 OpenVINO 优化的 GroundingDINO + EfficientSAM 视频分割追踪本文介绍了一个文本驱动的视频目标分割与追踪系统，通过自然语言描述即可在视频中定位、分割和追踪任意目标。系统结合了 GroundingDINO（开放词汇目标检测）、EfficientSAM（高效分割）和光流追踪技术，并使用 OpenVINO + NNCF 进行推理加速，最终实现了 8.4 倍的性能提升（从 0.34 FPS 提升到 2.84 FPS）

怎么全是重名

Stacked U-Nets: A No-Frills Approach to Natural Image Segmentation许多成像任务需要有关图像中所有像素的全局信息。传统的自下而上的分类网络通过降低分辨率来全局化信息；特征被汇集和下采样为单个输出。但对于语义分割和对象检测任务，网络必须提供更高分辨率的像素级输出。为了在保持分辨率的同时全局化信息，许多研究人员提出加入复杂的辅助模块，但这会带来网络规模和计算成本的大幅增加。本文提出了堆叠 U-Net（SUNets），它在保持分辨率的同时迭代地结合不同分辨率尺度的特征。SUNets 在更深层的网络架构中利用了 U-Net 的信息全局化能力，能够处理自然图像的复杂性。SUNets

ShiftwiseConv: Small Convolutional Kernel with Large Kernel Effect论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2401.12736论文代码地址：https://github.com/lidc54/shift-wiseConv

SAM 3: Segment Anything with ConceptsDemo: https://segment-anything.com Code: https://github.com/facebookresearch/sam3 Website: https://ai.meta.com/sam3

青春不败 177-3266-0520

最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升学员以下能力：（1）掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧；（2）深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础；（3）熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测等前沿技术。

海边夕阳2006

【每天一个AI小知识】：什么是语义分割？目录一、保安小王的新需求：从识别目标到理解场景二、语义分割的基本概念2.1 什么是语义分割？2.2 语义分割与其他计算机视觉任务的关系

24.全连接卷积神经网络(FCN)

超算互联网平台配置老一点的mmsegmentation环境按照图片中的内容点选相应配置版本本地上配环境的话选择和上面一样的版本是一样的https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html 在上面链接中根据上面的版本点选相应的mmcv安装命令我安装mmcv2.2.0报错（忘了具体报的是什么错了），所以这里选择2.1.0

图像分割：PyTorch从零开始实现SegFormer语义分割[1] Enze Xie, Wenhai Wang, Zhiding Yu, Anima Anandkumar, Jose M. Alvarez, Ping Luo. SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers. 2021 [2] https://github.com/NVlabs/SegFormer.git [3] https://github.com/bubbliiiing/seg

【深度学习计算机视觉】09：语义分割和数据集【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【无标题】SceneSplat：基于视觉-语言预训练的3DGS场景理解标题：<SceneSplat: Gaussian Splatting-based Scene Understanding with Vision-Language Pretraining> 来源：阿姆斯特丹大学计算机视觉实验室、苏黎世联邦理工学院、索菲亚大学圣克利门特·奥赫里德斯基学院、南京航空航天大学、比萨大学、特伦托大学主页：https://github.com/unique1i/SceneSplat

论文阅读-Gated CRF Loss for Weakly Supervised Semantic Image Segmentation全监督的语义分割需要对全图进行完全而精确的标注。当需要标注的目标在图像中较多，又或形状不规则，又或边界不清晰，人工进行标注的成本就极高，甚至无法进行标注。比如下图1-1所示，需要分割图片中的"脏污"，这用全监督的方式训练该如何标注呢？图1-1中，我们可以确定一些区域必然是脏污，一些区域必然不是脏污，至于比较模糊的区域，使用弱监督的方式进行标注的话，就可以不标注，让模型自行判断。对于确定的区域，也不需要完全的标注，只需要标注部分即可。也就是说，对于图1-1，使用弱监督模型进行训练时，一种标注方式就是在确定是

[Token]ALGM: 基于自适应局部-全局token合并的简单视觉Transformer用于高效语义分割, CVPR2024ALGM: Adaptive Local-then-Global Token Merging for Efficient Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers paper|code

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