前言 现代的车道线检测的主要做法是将车道检测视为像素分割的问题，这样做很难解决具有挑战性的场景和速度问题。受到human perception的启发，即严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于背景信息和全局信息。 作者提出一种新颖、简单而有效的方式，旨在实现极快的速度和具有挑
摘要：本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的paper：Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验，可以有效地提升域适应语义分割的精度。 本文分享自华为云社区《EI盘古研究分享【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验》，作
前言 本文对计算机视觉论文中常出现的单词进行了汇总，对于不具备直接阅读英文文献的读者，可以考虑把这些单词给背了。 之前的文章《计算机视觉中的高效阅读论文的方法总结》中提到了如何掌握阅读英文文献的能力，我就是按照这个方法来做的，下面是我在执行过程中记录的单词。
前言 本文提出了一种基于深度感知的全景分割（DPS）的统一框架，旨在从一幅图像中重建具有实例级语义的三维场景。该框架将动态卷积技术应用于全景分割（PS）和深度预测任务中，以生成特定于实例的内核来预测每个实例的深度和分割掩码。此外，利用实例级深度估计方案，添加了额外的实例级深度线索
