• 2024-06-22drogon orm分页问题,req->getJsonObject()为空会导致Segmentation fault
    2024年6月22日17:14:12req->getJsonObject()获取json数据的时候,如果没有提前判断if(req->getJsonObject()==nullptr){throwstd::invalid_argument("参数json不能为空");}autojsonPtr=req->getJsonObject();官方文档:h
  • 2024-06-22深度学习(中文word2vec)
    这里用了gensim和jiba分词库,jensim原生是支持英文的,如果想使用中文word2vec,还需要自己训练一下。中文语料库可以在这里下载:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 stopwords.txt这里下载:https://files.cnblogs.com/files/tiandsp/st
  • 2024-06-19GSVA: Generalized Segmentation via Multimodal Large Language Models论文阅读笔记
    Motivation&AbsGeneralizedReferringExpressionSegmentation(GRES):相比于原始的RES任务,一个文本描述里可能出现多个需要分割的物体,或者没有需要分割的物体,难点在于建模不同实体之间复杂的空间关系,以及识别不存在的描述。现有的方法如LISA难以处理GRES任务,为此作者提出了GSV
  • 2024-06-17【python】OpenCV—Segmentation
    文章目录cv2.kmeans牛刀小试cv2.kmeanscv2.kmeans是OpenCV库中用于执行K-Means聚类算法的函数。以下是根据参考文章整理的cv2.kmeans函数的中文文档:一、函数功能cv2.kmeans用于执行K-Means聚类算法,将一组数据点划分到K个簇中,使得簇内的数据点尽可能相
  • 2024-06-179.2.1 简述图像分割中经常用到的编码器-解码器网络结构的设计理念。
    9.2图像分割场景描述:图像分类图像识别图像分割不同标注出每个目标的类别像素级别的图像识别,标注出图像中每个像素所属的对象类别不同对整张图像进行识别进行稠密的像素级分类应用场景视频软件中的背景替换、避开人物的弹幕模板、自动驾驶以及医疗辅助判断等分类前景分割(f
  • 2024-06-17CVPR2024 分割Segmentation相关论文37篇速览
    Paper1MFP:MakingFullUseofProbabilityMapsforInteractiveImageSegmentation摘要小结:最近的交互式分割算法中,将先前的概率图作为网络输入,以帮助当前分割轮次的预测。然而,尽管使用了先前的掩膜,概率图中包含的有用信息并没有很好地传播到当前预测中。在本文中,为
  • 2024-06-12LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model
    Motivation&Abs现有的感知系统依赖人类的指示,难以主动推理以理解人类意图。新任务:reasoningsegmentation,模型需要根据给定的复杂/具有隐含意义的文本输出相应的segmask。新的benchmark:包含1000张左右图像的数据集(image-instruction-mask)。模型:LISA,既有LLM的语言生成能力
  • 2024-05-25A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2023. Abstract  1.Introduction 2.RelatedWork 3.Method3.1.BasicLossFormulation 3.2.BridgeTaskGap:Decou
  • 2024-05-24Mask DINO: Towards A Unified Transformer-based Framework for Object Detection and Segmentation
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2023. Abstract在本文中,我们提出了一个统一的对象检测和分割框架MaskDINO。MaskDINO通过添加一个支持所有图像分割任务(例如
  • 2024-05-0250种常见的图像分割技术
    边缘检测分割:通过检测图像中的边缘来分割图像,例如Canny边缘检测算子。区域生长分割:从一组种子点开始,逐步增长区域,直到满足一定的相似性条件。区域分裂与合并分割:通过分裂和合并区域来分割图像,例如基于区域的分裂合并算法。基于阈值的分割:除了简单的全局阈值分割,还有局
  • 2024-03-25为什么会出现段错误
    为什么会出现段错误?介绍一句话来说,段错误是指访问的内存超出了系统给这个程序所设定的内存空间,例如访问了不存在的内存地址、访问了系统保护的内存地址、访问了只读的内存地址等等情况。这里贴一个对于“段错误”的准确定义(参考Answers.com):Asegmentationfault(oftenshorte
  • 2024-03-22语义分割(semantic-segmentation)
    一、语义分割1、什么是语义分割       语义分割将图片中的每个像素分配到对应的类别。在目标检测问题中,我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。语义分割(semanticsegmentation)问题重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。与目标检测不同,语义分
  • 2024-03-15CSAPP Attack Lab
    frompixiv吐槽首先不得不说说官网的WriteUp了,看了半天看不懂他在讲啥我的输出与官网演示的不一样:而我的是查了一下,说是默认连接评分服务器,要用-q关闭我都没输入任何字符串呢,就直接让我Segmentationfault了我用gdb调试进去,发现只要没有用-ifile指定输入文件,那么程序
  • 2024-03-05《Document-level Relation Extraction as Semantic Segmentation》论文阅读笔记
    原文代码摘要本文研究的是文档级关系抽取,即从文档中抽取出多个实体之间的关系。现有的方法主要是基于图或基于Transformer的模型,它们只考虑实体自身的信息,而忽略了关系三元组之间的全局信息。为了解决这个问题,本文提出了一种新的方法,它通过预测一个实体级关系矩阵来同时捕获局
  • 2023-12-26OpenCV 机器视觉的四大任务
    CV的四大任务图像分类(imageclassification),检查图像中是否包含某种物体,或者包含哪些物体.目标检测(Objectdetection或Objectlocalization),确定目标的位置和类别,用boundingbox圈出具体的位置语义分割(semanticsegmentation)对图像进行像素级的分类,预测每个像素
  • 2023-12-20ethtool -k选项
    1FeaturesforenP2p35s0:2rx-checksumming:on3tx-checksumming:on4tx-checksum-ipv4:on5tx-checksum-ip-generic:off[fixed]6tx-checksum-ipv6:on7tx-checksum-fcoe-crc:off[fixed]8tx-checksum-sctp:off[fixed]9sc
  • 2023-12-18OpenCV 机器视觉的四大任务
    CV的四大任务图像分类(imageclassification),检查图像中是否包含某种物体,或者包含哪些物体.目标检测(Objectdetection或Objectlocalization),确定目标的位置和类别,用boundingbox圈出具体的位置语义分割(semanticsegmentation)对图像进行像素级的分类,预
  • 2023-12-18CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
    CCNet:Criss-CrossAttentionforSemanticSegmentation*Authors:[[ZilongHuang]],[[XinggangWang]],[[YunchaoWei]],[[LichaoHuang]],[[HumphreyShi]],[[WenyuLiu]],[[ThomasS.Huang]]初读印象comment::(CCNet)每个像素通过一个十字注意力模块捕获十字路
  • 2023-12-18SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
    SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentation*Authors:[[Meng-HaoGuo]],[[Cheng-ZeLu]],[[QibinHou]],[[ZhengningLiu]],[[Ming-MingCheng]],[[Shi-MinHu]]·······初读印象comment::发现了导致分割模型性能提高的几
  • 2023-12-18Dual Attention Network for Scene Segmentation:双线并行的注意力
    DualAttentionNetworkforSceneSegmentation*Authors:[[JunFu]],[[JingLiu]],[[HaijieTian]],[[YongLi]],[[YongjunBao]],[[ZhiweiFang]],[[HanqingLu]]DOI:10.1109/CVPR.2019.00326初读印象comment::(DANet)提出了一个双注意力网络(空间+通道)来自适应
  • 2023-12-18SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
    SeaFormer:Squeeze-enhancedAxialTransformerforMobileSemanticSegmentation*Authors:[[QiangWan]],[[ZilongHuang]],[[JiachenLu]],[[GangYu]],[[LiZhang]]初读印象comment::(SeaFormer)提出了一种适用于移动设备的轻量级网络,设计了一个通用的注意力块,特
  • 2023-12-18Fully convolutional networks for semantic segmentation
    Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation*Authors:[[JonathanLong]],[[EvanShelhamer]],[[TrevorDarrell]]DOI:10.1109/CVPR.2015.7298965Locallibrary初读印象comment::(FCN)把全连接层换成转置卷积,把用以分类的网络变成语义分割的网络。
  • 2023-12-18U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
    U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation*Authors:[[OlafRonneberger]],[[PhilippFischer]],[[ThomasBrox]]Locallibrary初读印象comment::(Unet)下采样和上采样,把每次下采样的结果通过跳跃结构传到上采样那一层去。References10.13
  • 2023-12-18Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
    Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentation*Authors:[[XiaLi]],[[ZhishengZhong]],[[JianlongWu]],[[YiboYang]],[[ZhouchenLin]],[[HongLiu]]DOI:10.1109/ICCV.2019.00926Locallibrary初读印象comment::(EMANet)用期望
  • 2023-12-18RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
    RefineNet:Multi-pathRefinementNetworksforHigh-ResolutionSemanticSegmentation*Authors:[[GuoshengLin]],[[AntonMilan]],[[ChunhuaShen]],[[IanReid]]DOI:10.1109/CVPR.2017.549Locallibrary初读印象comment::(RefineNet)一种多路径的用于高分