语义分割

研究意义 基于深度学习的语义分割算法通常需要大量的计算资源和高昂的计算成本，限制了其在资源受限环境中的应用。为了解决这个问题，研究者们提出了知识蒸馏这种模型压缩的方法，能够显著简化…

研究意义 图像语义分割是计算机视觉中最重要的分支之一，被广泛应用于许多现实世界的场景中，如地理信息系统、自动驾驶、医学图像分析等。然而，传统的语义分割方法极大地依赖于像素级标注信息…

与以前使用单一的端到端框架来实现这一点的工作不同，这篇文章建议将特征学习从集群紧化中分离出来。当前的无监督特征学习框架已经产生了密集的特征，其相关性是语义一致的。这一观察结果促使研…