Algorithme de segmentation adaptative de domaine non supervisé basé sur un alignement de catégorie à deux niveaux

Algorithme de segmentation adaptative de domaine non supervisé basé sur un alignement de catégorie à deux niveaux

La segmentation sémantique vise à prédire des étiquettes de classe pour chaque pixel d’une image (Liu et al., 2021; Wang et al., 2021), et est largement utilisée pour la compréhension de scènes, l’analyse des images médicales, la conduite autonome, les systèmes d’information géographique et la réalité augmentée (Strudel et al., 2021; Sun et al., 20...

Réseau de Déconvolution Empilé pour la Segmentation Sémantique

Réseau de Déconvolution Empilé pour la Segmentation Sémantique

Réseau Deconvolutionnel Empilé pour la Segmentation Sémantique Introduction La segmentation sémantique est une tâche clé dans le domaine de la vision par ordinateur, visant à classer chaque pixel d’une image en prédisant sa catégorie. Toutefois, les réseaux entièrement convolutionnels (Fully Convolutional Networks, FCNs) existants présentent des li...

Segmentation sémantique faiblement supervisée via l'enseignement autodual alterné

Segmentation sémantique faiblement supervisée via l'enseignement autodual alterné

Réalisation de la segmentation sémantique d’images sous supervision partielle grâce à un enseignement auto-ajusté alternatif à double enseignant Introduction Avec le développement continu du domaine de la vision par ordinateur, la segmentation sémantique est devenue un domaine de recherche important et actif. Les méthodes traditionnelles de segment...