DPT : Vision Transformerを使用したセグメンテーションモデル
ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「DPT」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。 DPTの概要DPT（DensePredictionTransformers）はIntelが2021年3月に公開したTransformerを画像に適用したセグメンテーションモデルです。画像のセグメンテーションと、単眼デプス推定を行うことができます。単眼デプス推定では相対的な性能が最大で28%向上しています。セマンティックセグメンテーションではADE20Kにおいて49.02%のmIoUを達成し、SOTAとなっています。
Detectron2を片っ端から試す – .com-pound
Detectron2はFacebook AI Research (FAIR)が開発している物体認識のフレームワーク．Pytorch上で実装されていて，読み込むモデルを切り替えるだけで，物体検出／人物姿勢推定／セマンティックセグメンテーション／インスタンスセグメンテーション／パノプティックセグメンテーションなどを動かすことができる． 以下のページに，Detectron2のModel Zooを全部試すコードが載っていたので試してみた． Detectron2のModel Zooで物体検出、インスタンスセグメンテーション、姿勢推定 Detectron2のバージョンが上がったのか，そのままでは動かなかったので，Detectron2のコードを見ながら一部改変． 環境構築はDetectron2のチュートリアルと同様だが，最近はvenvを使っているので以下の通り． # venv自体の設定 sudo apt
実務やKaggleで使えるPyTorchのライブラリを紹介します！ - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 暫くKaggleしかしていなかったせいか、今年のブログ投稿頻度がひどいことになっています（がんばります。。） それはさておき、本日はKaggleのCompetitonで便利なPyTorchのライブラリを紹介してきます。 昨年は、PyTorchの中でもAlbumentationのライブラリを紹介しました。 共通 Pytorchのモデルが容易になるライブラリ Ignite Catalist Lightning Apex NLP Transformers Image Processing Pretrained Pytorch EfficientNet-PyTorch segmentation-pytorch mmdetection Albumentation 最後に 共通 Pytorchのモデルが容易になるライブラリ PyTorchのモデルを書くに
【5日目】Local Context Attention for Salient ObjectSegmentation - やむやむもやむなし
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の5日目の記事です。 今日は画像からSalientな部分をSegmentationするSalient Object Segmentationに関する論文です。 0. 論文 [2009.11562] Local Context Attention for Salient Object Segmentation Jing Tan, Pengfei Xiong, Yuwen He, Kuntao Xiao, Zhengyi Lv 1. どんなもの？ 画像からSalientな部分をSegmentationするSalient Object Segmentationにおいて、LocalのContextを使って画像全体に Attentionをかける手法を提案。 2. 先行研究と比べてどこがすごい？ Coarse-to-Fineの構造
gscnn
Current state-of-the-art methods for image segmentation form a dense image representation where the color, shape and texture information are all processed together inside a deep CNN. This however may not be ideal as they contain very different type of information relevant for recognition. We propose a new architecture that adds a shape stream to the classical CNN architecture. The two streams proc
ディープラーニングにおけるセマンティックセグメンテーションのガイド2017年版 | POSTD
Qureでは、私たちは通常、セグメンテーションとオブジェクト検出の問題に取り組んでいます。そのため、最先端技術の動向について検討することに関心があります。 本稿では、セマンティックセグメンテーションに関する論文を検討します。セマンティックセグメンテーションの研究の多くは、自然界・現実世界の画像データセットを使用します。その結果を医療用画像に直接適用できるわけではありませんが、現実世界の画像に関する研究は医療用画像のものよりもずっと成熟しているので、これらの論文を見直してみたいと思います。 本稿は、以下のような構成です。最初に セマンティックセグメンテーションの問題を説明 し、 アプローチ方法に関する概略 を述べます。最後に いくつかの興味深い論文を要約します。 今後の記事で、医療用画像が現実世界の画像となぜ異なるのかを説明する予定です。更に、今回の再検討から得たアプローチが、医療用画像の代
Deep Watershed Transform for Instance Segmentation
Most contemporary approaches to instance segmentation use complex pipelines involving conditional random fields, recurrent neural networks, object proposals, or template matching schemes. In our paper, we present a simple yet powerful end-to-end convolutional neural network to tackle this task. Our approach combines intuitions from the classical watershed transform and modern deep learning to prod
SegNetのモデルは簡単だがエラーが出て動かず - mabonki0725の日記
ランニング30分 英語できず(English New Ageの取込終了) Amebaブログの広告が多すぎるので、Hatenaブログに移動した。過去分も移動しようとしたがプロテクトが懸かっているのか出来ず、２ヶ月分は手動で移動した。こんな安易なシステムで課金しようとするビジネスが長く続くと思えない。 SegNetの論文を読むが数式もなく理解できない。Encoder-DecorderでEncoderのPoolingのInexをDecoderのIndexに使っている事が味噌の様だ。簡単な仕掛けなので稼動してみるとChainerでエラーが出る。いよいよPythonやchainerのシステム全体を理解しないとならない局面かもしれない。金曜日にCNNの説明があるが何とか結論を出したい。 [1511.00561] SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder
Satellite Image Segmentation: a Workflow with U-Net
Image Segmentation is a topic of machine learning where one needs to not only categorize what’s seen in an image, but to also do it on a per-pixel level. Here, we want to go from a satellite image to a map representation where things in the image are automatically categorized — just like generating a map view automatically from satellite images. In the past few months, I have worked on such an ima
ディープラーニング セグメンテーション手法のまとめ - The End of the World
インターンで画像の分類をしているのですが、最近はFCNのようなセグメンテーションをタスクに使っているので代表的な手法をいくつかまとめようと思います。 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation AlexNetやVGGの全結合層をConvolution層に置き換えることで画像をピクセル単位で推定する(Semantic Segmentationする)手法を提案しました。非常に読み応えのある論文で、今までに10回くらい読んでいますが新しい発見が毎回あります。 ポイントはいくつがあるので、一つ一つまとめていきます この論文の手法の最も重要な提案手法は、CNNの最後の全結合層をConvolutionに置き換えるということです。例えば、AlexNetのConv5の次の全結合層は6x6のConvolution層と見なすことができます。この
【Python】 KerasでU-Net構造ネットワークによるセグメンテーションをする - 旅行好きなソフトエンジニアの備忘録
ここ（Daimler Pedestrian Segmentation Benchmark）から取得できるデータセットを使って、写真から人を抽出するセグメンテーション問題を解いてみます。U-Netはここ（ U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation ）で初めて発表された構造と思いますが、セグメンテーション問題にMax Poolingを使うのは良くないといった話があったり、Batch Normalization等も使いたいということで、pix2pixのGeneratorとして利用されているU-Net構造のネットワークを利用します。 github.com 実行環境は以下になります。 Windows10 64bit Python3.5.2 Keras2.0.4 BackendはTensorflow CPU版 まずは
A Benchmark for 3D Mesh Segmentation
Overview This mesh segmentation benchmark provides data for quantitative analysis of how people decompose objects into parts and for comparison of automatic mesh segmentation algorithms. To build the benchmark, we recruited eighty people to manually segment surface meshes into functional parts, yielding an average of 11 human-generated segmentations for each of 380 meshes across 19 object categori
Panoptic Segmentation
We propose and study a task we name panoptic segmentation (PS). Panoptic segmentation unifies the typically distinct tasks of semantic segmentation (assign a class label to each pixel) and instance segmentation (detect and segment each object instance). The proposed task requires generating a coherent scene segmentation that is rich and complete, an important step toward real-world vision systems.
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://www.bmvc2020-conference.com/assets/papers/0367.pdf
Papers with Code - PASCAL Context Benchmark (Semantic Segmentation)
Google AI Blog: Semantic Image Segmentation with DeepLab in TensorFlow
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
Capsules for Object Segmentation
Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene Understanding
Semantic Image Segmentation on Pascal VOC — pystruct 0.2.4 documentation