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延伸拓展
详情介绍:语义分割目前遇到了很大的瓶颈。首先是研究方式的受限。目前的研究方案,大都构建在DilatedFCN之上。在这一设定下,研究者在做的都是戴着镣铐跳舞。既往的研究,能做的无非如下两种选择设计一个更**的语义分割head;修改featureflow,现在多用NAS形式。其次是数据集的受限。语义分割所用的数据集需要大量标注的数据,这造成了如下两个现象:少有的几个数据集刷到接近天花板。数据量少,支撑不起trainingfromscratch。现象1直接导致了近些年的工作显得“没有**”。做过语义分割的人,肯定知道提升0.5mIoU是一种难度。这是诸多研究者们现在遇到的难点。现象2则是上述“研究方式的受限”的原因。除了一般人训练不起ImageNet,所以无法fromscratch地训练完整的网络,于是只能在head上做功夫。**是领域内卷。语义分割的pipeline比较简洁,适合快速入手和尝试idea。刚入手时看过一系列文章,很容易产生“这还不容易”的错觉。于是会有一些眼高手低的现象,但仍然不缺乏一批能沉下心的能手不断刷新榜单。
3.在科技不断更新的今天,澳鹏人秉承专业铸造品牌,贴心服务客户的宗诣,正以满腔热忱迎接新时代的挑战。想要了解更多关于3d点云标注、法语采集的信息,请访问:www.appen.com.cn。
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