Basé sur quelques pixels annotés et des données de nuages de points pour la segmentation sémantique faiblement supervisée des scènes de conduite Contexte et problème de recherche La segmentation sémantique, en tant que tâche essentielle de la vision par ordinateur, trouve de nombreuses applications dans des domaines tels que la conduite autonome. C...

Une nouvelle perspective sur l’adaptation de domaine pour la segmentation sémantique : étude de T2S-DA Contexte et pertinence de l’étude La segmentation sémantique joue un rôle clé dans la vision par ordinateur, mais ses performances dépendent souvent de la disponibilité de grandes quantités de données annotées. Cependant, l’acquisition de telles d...

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 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...

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...