【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的...
VLAN分割网络
介绍 VLAN（Virtual Local Area Network）是一种将物理网络设备划分成逻辑上独立的虚拟网络的技术。通过将设备分组到不同的VLAN中，可以实现网络流量的隔离和管理，从而提高网络的安全性、性能和可管理性。 拓扑设计 拓扑设计应该考虑到灵活性和可扩展性，以便随着组织的增长和变化进行调整。 使用模块化设计，将网络分成更小、更容易管理的部分，例如分...
【FCN】端到端式语义分割的开篇之作! 从中窥探后续语义分割网络的核心模块（一）
前言 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》（后续将以《FCN》替代）是由Jonathan Long、Evan Shelhamer和Trevor Darrell等人在2015年发表的论文。该论文提出了一种基于全卷积神经网络（FCN）的语义分割方法，将传统的卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层，从而实现了端到端的...
UNet 和 UNet++：医学影像经典分割网络对比
介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题，我们的任务是使用图像作为输入，为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下，我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象)，我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程，但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题： ...
【论文速递】PR2023 - 基于自正则原型网络的小样本语义分割
【论文原文】：Self-Regularized Prototypical Network for Few-Shot Semantic Segmentation获取地址：https://arxiv.org/pdf/2210.16829.pdf博主关键词： 小样本学习，语义分割，自正则，原型网络推荐相关论文：【论文速递】TPAMI2022 - 小样本分割的整体原型激活【论文速递】CVPR2021 -....
【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割
【论文原文】：FECANet: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation with Feature-Enhanced Context-Aware Network获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10023953CSDN下载：https://download.cs....
【论文速递】CVPR2020 - CRNet:用于小样本分割的交叉参考网络
【论文原文】：CRNet: Cross-Reference Networks for Few-Shot Segmentation获取地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Liu_CRNet_Cross-Reference_Networks_for_Few-Shot_Segmentation_CVPR_2020_pape....
【论文速递】IJCV2022 - CRCNet:基于交叉参考和区域-全局条件网络的小样本分割
【论文原文】：CRCNet: Few-shot Segmentation with Cross-Reference and Region-Global Conditional Networks获取地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01677-7博主关键词： 小样本学习，语义分割，孪生网络推荐相关论文：- 无摘要：小样本....
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割
精选精析：【论文原文】：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (当前引用次数：184)【论文代码】：https://github.com/Jia-Research-Lab/PFENet/ (当前Star：231)获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstrac....
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