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CVPR 2023【已开源】| 实例分割,全景分割,目标检测,统统收下!Mask DINO大揭秘
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在本文中,我们介绍了 Mask DINO,一个统一的对象检测和分割框架。 Mask DINO 通过添加支持所有图像分割任务(实例、全景和语义)的掩码预测分支扩展了 DINO(DETR with Improved Denoising Anchor Boxes)。它利用来自 DINO 的查询嵌入对高分辨率像素嵌入图进行点积,以预测一组二进制掩码。 DINO 中的一些关键组件通过共享架构和训练过程进行了扩展以进行分割。 Mask DINO 简单、高效且可扩展,并且可以受益于联合大规模检测和分割数据集。我们的实验表明,Mask DINO 在 ResNet-50 骨干网和带有 SwinL 骨干网的预训练模型上都明显优于所有现有的专门分割方法。值得注意的是,Mask DINO 在十亿参数下的模型中,在实例分割(COCO 上的 54.5 AP)、全景分割(COCO 上的 59.4 PQ)和语义分割(ADE20K 上的 60.8 mIoU)方面取得了迄今为止最好的结果。 论文标题:Mask DINO: Towards A Unified Transformer-based Framework for Object Detection and Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2206.02777.pdf 论文源码:https://github.com/IDEA-Research/MaskDINO
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太厉害了 已跪!终于有人能把OpenCV图像处理讲的这么通俗易懂了,现在计算机视觉opencv全套分享给大家。