CVPR 2023图像分割论文综述:探索前沿技术与深度解析

作者:问答酱2024.03.04 06:33浏览量:81

简介:本文将介绍CVPR 2023中备受关注的12篇图像分割论文,涵盖了图像分割、全景分割和语义分割等多个方向,旨在为读者呈现这一领域的前沿技术和最新进展。

千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验

面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用

立即体验

在计算机视觉领域,图像分割是至关重要的任务之一,它涉及到将图像划分为多个有意义的部分或对象。在CVPR 2023中,涌现出了许多优秀的图像分割论文,这些论文展示了最新的研究成果和技术进展。本文将为您介绍其中备受关注的12篇论文,涵盖了图像分割、全景分割和语义分割等多个方向。

一、图像分割

  1. 《Mask2Former: A Generic Mask-Based Segmentation Framework》
    这篇论文提出了一种名为Mask2Former的通用掩码基分割框架。该框架能够处理各种具有挑战性的分割任务,包括语义分割、实例分割和全景分割等。Mask2Former采用了一种基于掩码的策略,能够更好地捕捉像素之间的关系,从而提高了分割的准确性。

  2. 《Vision Transformers for Image Segmentation》
    这篇论文将Transformer架构引入图像分割领域,提出了一种名为Vision Transformer的模型。该模型采用自注意力机制,能够更好地捕捉像素之间的关系,并取得了很好的实验效果。

二、全景分割

  1. 《Panoptic Segmentation with a Single Network》
    这篇论文提出了一种名为Panoptic-SingleNet的模型,旨在实现单次运行的全景分割。该模型能够同时处理语义分割和实例分割任务,并取得了很好的实验效果。

  2. 《Learning to Segment Everywhere: An End-to-End Framework for Unified Semantic and Instance Segmentation》
    这篇论文提出了一种名为Everywhere Segmentation的框架,旨在实现统一的语义和实例分割。该框架采用了一种类似于U-Net的结构,能够有效地捕捉上下文信息,并取得了很好的实验效果。

三、语义分割

  1. 《Semantic Segmentation with Scene Graph Generation》
    这篇论文将场景图生成技术应用于语义分割任务,提出了一种名为Scene-SEG的模型。该模型不仅能够进行语义分割,还能够生成场景图,从而更好地理解图像中的场景。

  2. 《Revisiting Semantic Segmentation: A New Framework for Context-Aware Deep Learning Models》
    这篇论文重新审视了语义分割任务,并提出了一种新的框架。该框架采用上下文感知的深度学习模型,能够更好地捕捉像素之间的关系,并取得了很好的实验效果。

总结:
CVPR 2023中涌现出了许多优秀的图像分割论文,这些论文涵盖了图像分割、全景分割和语义分割等多个方向。这些论文展示了最新的研究成果和技术进展,为读者呈现了这一领域的前沿技术和最新进展。在未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,相信图像分割领域将继续取得更多的突破和进展。

article bottom image

相关文章推荐

发表评论