【语义分割|代码解析】ABCNet: Attentive bilateral contextual network 基于注意力双边上下文网络的高分辨率遥感图像高效语义分割

已于 2024-10-31 14:09:02 修改
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分类专栏： 深度学习中的各类神经网络 文章标签： 网络 深度学习 人工智能 科技 prompt 神经网络
于 2024-10-31 07:30:00 首次发布
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【语义分割|ABCNet】ABCNet: Attentive bilateral contextual network 基于注意力双边上下文网络的高分辨率遥感图像高效语义分割

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前言

论文题目 “ABCNet:

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ABCnet——高精度二值化网络（Binary Neural Network）
AI Flash
06-12 1万+
"Towards Accurate Binary Convolutional Neural Network"这篇文章提出了ABCnet，是一种表示精度较高的二值化网络结构（作为XNORnet的演进）。有关XNORnet及其优势可以参考论文："XNORNet: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks"。 ...
文献解读|CVPR2019|APCNet:Adaptive Pyramid Context Network for Semantic Segmentation
Akita·Wang's Semantic Segmentation
03-11 422
论文地址：APCNet:Adaptive Pyramid Context Network for Semantic Segmentation 项目代码基于Pytorch，但尚未开源 背景 最近的研究表明结合上下文特征能够显著的提升深度语义分割模型性能。这些模型的差异仅仅在于在实际中它们构造上下文特征的方式不同。这篇文章首先介绍了语义分割任务中上下文特征的三个理想特性。作者发现尽管Global-guided Local Affinity（GLA）在构建上下文特征时起这重要作用，但是之前的研究者却往..
【论文笔记】ABC-Net
荆棘鸟的专栏
02-23 6198
《Towards Accurate Binary Convolutional Neural Network》是大疆在nips2017上的工作。 contributions 该篇论文致力于解决二值网络对模型精度下降损失明显的问题，尤其是对一些复杂网络，精度损失情况更为显著，论文的主要贡献为如下两点： 1.通过多个二值矩阵的线性组合来逼近原模型的参数。所有的参数被映射到{-1,+1}，论文指出要...
ABCNet文本识别
weixin_42861043的博客
07-06 6524
** 1.介绍 ** 场景文本检测与识别由于其在计算机视觉中的广泛应用而受到越来越多的关注。尽管最近取得了巨大的进展[10,41,27,35,26,42]，但由于文本在大小、纵横比、字体样式、透视失真和形状等方面的多样性，在野外检测和识别文本仍然是一个悬而未决的问题。虽然深度学习的出现大大提高了场景文本识别任务的性能，但是目前的方法在实际应用中仍然存在着相当大的差距，尤其是在效率方面。 最近，许多端到端的方法[30、36、33、23、43、20]都显著提高了任意形状场景文本定位的性能。然而，这些方法要么使用
ABCNet v2: Adaptive Bezier-Curve Network forReal-time End-to-end Text Spotting
一曲无痕奈何
06-01 1745
ABCNet V2:用于实时端到端文本识别的自适应Bezier曲线网络 摘要： 旨在将检测和识别集成到统一框架中的抽象端到端文本定位由于其两个互补任务的简单性而引起了越来越多的关注。这仍然是一个悬而未决的问题，尤其是在处理任意形状的文本实例时。以前的方法可以大致分为两组: 基于字符的和基于分割的，由于非结构化的输出，它们通常需要字符级别的注释和/或复杂的后处理。在这里，我们通过呈现自适应贝塞尔曲线网络v2 (ABCNet v2) 来解决端到端文本识别问题。我们的主要贡献有四个方面: 1)...
ABCNet：实时场景文本识别的自适应Bezier曲线网络
总结来说，ABCNet是场景文本识别领域的一个重要突破，通过自适应Bezier曲线网络实现了高效、高精度的文本识别，特别是在处理复杂形状的文本时，表现出了优越的性能。它的出现对于推动实时文本识别技术的发展具有重要...
场景文本检测识别— ABCNet：Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network
加油
12-17 1789
提出Bezier曲线来 CVPR2020 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 代码地址：https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 1. 总述
基于Detectron2的文本语义分割网络训练权重下载
资源摘要信息:"Downloads.rar 包含了基于FAIR Detectron2框架的ABCNet等多个用于文本和语义分割的训练权重。Detectron2是由Facebook AI Research (FAIR) 开发的一个先进的计算机视觉平台，用于在图像和视频中进行...
ABCNet 精读：使用自适应贝塞尔曲线网络进行进行实时场景文本定位 OCR 文本定位 文本检测 CVPR
隆力奇的博客
04-27 5769
文章目录ABCNet 导读：使用自适应贝塞尔曲线网络进行进行实时场景文本定位ABCNet：Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve NetworkAbstract 摘要介绍1.1 相关工作2.自适应贝塞尔曲线网络(ABCNet)2.1贝塞尔曲线检测2.2.1 贝塞尔真值生成2.1.2 贝塞尔曲线人工合成数据集2.2 Bezie...
【读点论文】ABCNet v2: Adaptive Bezier-Curve Network for Real-time End-to-end Text...，模块分解实现端到端的不规则文本识别
白水空空
08-15 1068
图 1 显示了可视化比较，从中可以看出生成的结果在视觉上甚至比原始注释更好。此外，由于结构化输出，可以通过应用我们提出的 BezierAlign（参见 §3.3）轻松地制定文本识别任务，它将弯曲的文本扭曲为水平表示。图 4 显示了更多贝塞尔曲线生成的结果。我们的方法很简单，可以以统一的表示格式处理各种形状。图 4 – 贝塞尔曲线生成示例结果。绿线为最终贝塞尔曲线结果。红色虚线表示控制多边形，4 个红色端点表示控制点。放大后可获得更好的可视化效果。
ABCNet 论文阅读笔记
DaGongJiGuoMaLu09的博客
11-11 1748
一、论文 《ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network》 二、代码 [ABCNet]：初始代码位置 [AdelaiDet]：最新代码位置，初始代码不再更新 三、创新点 之前的文本识别基本分两种类型：基于字符，基于分割。这些方法要么需要花费大量的精力去做字符级的数据标注，要么就是检测与识别分开，需要维护一个复杂的 pipeline。ABCNet 从数据标注、模型规模、推理速度等方面做出优化，主要的贡献有三点：
文本检测算法----ABCNet(CVPR2020)
AI-Mei的博客
09-21 3227
ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network1. 摘要1.1 文本检测现状1.2 本文解决方法1.3 取得的成绩2. Adaptive Bezier Curve Network (ABCNet)2.1 Bezier Curve Detection2.2 BezierAlign2.3 1. 摘要 1.1 文本检测现状 现存的算法大致可以分为两类，character-based和segmentation-ba
【ABCNet】ABCNet训练自己的模型（二）
呵呵呵呵
10-23 1345
数据集 参考一的方式制作，但是自己的数据集可能是10分类或者其他分类，没有作者的97分类，数据集的制作需要修改如下： 修改标签 文件：参考添加链接描述的第二部分生成训练数据的代码具体修改如下： # cV2 = [' ', '!', '"', '#', '$', '%', '&', '\'', '(', ')', '*', '+', ',', '-', '.', '/', '0', '1', '2', '3', '4', # '5', '6', '7', '8', '9', ':
【ABCNet】训练自己的模型(三)
呵呵呵呵
11-02 958
预测 上一节里面说了怎么修改参数训练我们自己的数据，得到自己的模型，这一节说一下预测怎么修改参数对最后一层的结果进行解码 修改解码标签和类别数量 设置推理过程中置信度阀值 这个函数就在demo.py里面 其他有什么问题可以留言。 ...
【读点论文】ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve...通过线性插值的扩展版用8个点去拟合不规则文本框
白水空空
08-14 930
BezierAlign 从RoI扩展而来，但是采样网格不是矩形。任意形状网格的每一列都与文本的Bezier曲线边界正交。采样点的宽度和高度分别为等距间隔，并对坐标进行双线性插值。
ABCNet的下载与训练--训练自己的数据集
weixin_42319164的博客
06-02 2591
ABCNet 的下载与训练 --训练自己的数据集
论文阅读:端到端文本检测和识别算法ABCNetv2+源码对应梳理
有问题请直接说问题就好
11-30 8909
论文阅读:端到端文本检测和识别算法ABCNetv2+源码对应梳理
我对ABCNet(2021)的理解
m0_58770526的博客
10-08 2273
本文设计了一个特征聚合模块（FAM）来合并两种类型的特征表示，同时考虑准确性和效率。与空间路径并行，上下文路径被设计为提取高级全局上下文信息并提供足够的感受野。因为空间路径和上下文路径的特征表示是互补的，但在不同的域中。上图（a）为ABCNet整体框架。
PyTorch实现ABCNet：实时场景文本检测的开源项目介绍
最新发布
gitblog_00596的博客
12-29 404
PyTorch实现ABCNet：实时场景文本检测的开源项目介绍 bezier_curve_text_spotting A PyTorch implementation of "ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network"...
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