当前位置: 首页 > article >正文

深度学习论文: RailYolact -- A Yolact Focused on edge for Real-Time Rail Segmentation

深度学习论文: RailYolact – A Yolact Focused on edge for Real-Time Rail Segmentation
RailYolact – A Yolact Focused on edge for Real-Time Rail Segmentation
PDF:https://arxiv.org/pdf/2410.09612
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

为了解决模型预测的铁轨掩码边缘粗糙的问题,本文将边缘算子提取的边缘信息融入原始 Yolact 的损失函数中,以强调模型对铁轨边缘的关注。此外,本文应用盒式滤波器对线性插值导致的真实标签掩码边缘锯齿进行平滑处理。


http://www.kler.cn/a/552303.html

相关文章:

  • Linux环境基础开发工具的使用(一)
  • 五档历史Level2行情数据:期货市场的信息宝库
  • 【Spring快速入门】不断更新...
  • 实现可拖拽的 Ant Design Modal 并保持下层 HTML 可操作性
  • 百度智能云—千帆 ModelBuilder API的简单调用(Java)
  • leetcode232-用栈实现队列
  • 百度搜索和文心智能体接入DeepSeek满血版——AI搜索的新纪元
  • 【网络安全 | 漏洞挖掘】我如何通过Cookie Manipulation发现主域上的关键PII?
  • [OD E 100] 服务器广播需要广播的服务器数量
  • Hive Orc表数据导出和导入
  • Param ‘serviceName‘ is illegal, serviceName is blank
  • Rabbitmq的三个端口区分
  • python 的框架 dash 开发TodoList Web 应用
  • Spring Boot自动装配:约定大于配置的魔法解密
  • 组合模式详解(Java)
  • React 与 Vue 对比指南 - 上
  • 备战蓝桥杯 Day4 差分
  • 学习机器视觉halcon3D需要什么基础知识
  • 【工具类】 Hutool 中用于生成随机数的工具类
  • 【USRP】N210,X310,X410 如何优雅得接入 Vmware 虚拟机