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Segmentation.X涵盖了语义分割、实例分割、全景分割以及视频分割的论文和基准评测
资源介绍
分割
语义分割
2019年
CVPR 2019
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[Workshop]
DARNet：用于建筑物分段的深度有源射线网络
缩放学习，学会缩放
基于池的实时显着目标检测的简单设计
用于显着性检测的金字塔特征注意网络[ 代码]
Auto-DeepLab：分层神经体系结构搜索，用于语义图像分割[代码]
使用GNN降噪自动编码器生成分类权重以进行少量学习[代码]
SCOPS：自我监督的合作伙伴细分
全景特征金字塔网络
有效任务分类法和迁移学习的表示相似度分析[代码]
学生成为大师：联合场景解析，深度估计等的知识融合
数据驱动的神经元对规模聚合网络的分配
用于感知边缘检测的双向级联网络[代码]
尺度自适应神经密集特征：通过分层上下文聚合学习
DFANet：用于实时语义细分的深度特征聚合
魔鬼在边缘：从嘈杂的注释中学习语义边界
自适应加权多视域CNN在病理学中的语义分割
像素自适应卷积
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