2019年6月16日 · 基于此，作者提出用于语义分割的 Adaptive pyramid context network,APCNet，ACPNet构造的主体是多个 Adaptive Context Modules,ACMS。 每个ACM利用全局图像表示作为指导估计每个区域的 Affinity 系数，然后计算这些上下文 Affinity 的上下文向量。 本文的实验在 PASCAL VOC 2012、Pascal-Context、ADE20K 数据集上完成。 实验表明， APCNet 在上述三个数据集中都取得了 SOTA 性能，其中在 PASCAL VOC 2012 测试集上class …

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2025年2月19日 · NET7 has not been replaced. Please contact your customer care center for more information. Need more information? Check our technical FAQs! Easily find answers to the most frequently asked questions.

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2019年10月15日 · 本文主要设计了一种自适应金字塔上下文 模型 （APCNet），与其他现有的 语义分割 模型相比，它包含了多尺度（MS）、自适应、全局指导局部亲和力（GLA）三大特性，经实验表明其 性能 优于现有的其他模型。 二．. Motivation. 已经有相关工作证明，多尺度、自适应以及全局指导局部亲和力三大特性都可以提升语义分割模型的性能，但是当前现有的的一些模型都忽略了其中一个或一些特性，因此作者提出了一种包含了这三个特性的模型，得到了很好的效 …

根据这一分析，本文提出了自适应金字塔上下文网络（APCNet）用于语义分割。 APCNet通过多个精心设计的自适应上下文模块（ACMs:Adaptive Context Module）自适应地构建多尺度的上下文表示。 具体而言，每个ACM利用全局图像表示作为引导，估计每个子区域的局部亲和系数，然后利用这些亲和系数计算一个上下文向量。 我们在三个语义分割和场景解析数据集上对APCNet进行了实证评估，包括PASCAL VOC 2012、Pascal-Context和ADE20K数据集。 实验结果表 …

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The code in this repository implements the "APC-Net: A novel semantic segmentation model for plastic-covered greenhouses and plastic-mulched farmlands separation from very high resolution remote sensing imagery".