モデル CMT-DeepLa：パノプティックセグメンテーションをクラスタ問題として考える(1/2)
１．CMT-DeepLab：パノプティックセグメンテーションをクラスタ問題として考える(1/2)まとめ・パノプティックセグメンテーションは車や人等の実体と雲や道路等の意味的存在を同時に扱う・従来はインスタンスセグメンテーションとセマンティッ...
panoptic segmentation
モデル 
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(2/2)・Panoptic-DeepLabは複数フレームにおける深度推定やインスタンスID付与ができない・ViP-DeepLabは2つの連続する...
モデル ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(1/2)
１．ViP-DeepLab：深度推定とパノプティックセグメンテーションを動画に対して同時に適用(1/2)・人間は二次元画像である写真から三次元環境に関する視覚情報を非常に簡単に取得できる・自動運転などを実現するためには同様に平面画像から三次...
モデル MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(2/2)
１．MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(2/2)まとめ・MaX-DeepLabはパノプティコンセグメンテーションを直接トレーニングできる初の手法・マスクとクラスを直接予測...
モデル MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(1/2)
１．MaX-DeepLab：デュアルパストランスフォーマーを使ってパノプティックセグメンテーションを直接実行(1/2)まとめ・パノプティックはセマンティックとインスタンスの両セグメンテーションを統合したもの・従来の最高手法は画像から直接求め...
モデル Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(2/2)
１．Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(2/2)まとめ・self-attentionは離れた位置の情報も集約できるが位置情報は提供しなかった・相対位置などの情報を特徴表現に含めるようにし...
モデル Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(1/2)
１．Axial-DeepLab：パノプティックセグメンテーション用にattentionを改良(1/2)まとめ・CNNは局所的であり大域的な空間関係を把握する必要があるモデリングは困難・axial-attentionはattentionを2ス...