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  • 关于图像分割的论文
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    2021-07-07 01:04:58

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    AI/CV重磅干货,第一时间送达

    作者:Amusi  |  来源:CVer

    前言

    昨天分享了MICCAI 2021上Transformer+医学图像分割的工作,看来大家很喜欢:Transformer一脚踹进医学图像分割!看5篇MICCAI 2021有感

    CVer 继续盘点CVPR 2021上各个方向的工作,本篇的主题是:医学图像分割,之前已分享:

    关于更多CVPR 2021的论文和开源代码,可见下面链接:

    https://github.com/amusi/CVPR2021-Papers-with-Code

    CVPR 2021 医学图像分割论文(5篇)

    Amusi 一共搜集了5篇医学图像分割论文,这应该是目前各平台上最新最全面的CVPR 2021 医学图像分割盘点资料,欢迎点赞收藏和分享~

    1. Learning Calibrated Medical Image Segmentation via Multi-Rater Agreement Modeling

    • 作者单位: 腾讯天衍实验室, 北京同仁医院

    • Paper(Best Paper Candidate): https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Ji_Learning_Calibrated_Medical_Image_Segmentation_via_Multi-Rater_Agreement_Modeling_CVPR_2021_paper.html

    • Code: https://github.com/jiwei0921/MRNet/

    2. Every Annotation Counts: Multi-Label Deep Supervision for Medical Image Segmentation

    • 作者单位: 卡尔斯鲁厄理工学院, 卡尔·蔡司等

    • Paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Reiss_Every_Annotation_Counts_Multi-Label_Deep_Supervision_for_Medical_Image_Segmentation_CVPR_2021_paper.html

    • Code: None

    3. FedDG: Federated Domain Generalization on Medical Image Segmentation via Episodic Learning in Continuous Frequency Space

    • 作者单位: 香港中文大学, 香港理工大学

    • Paper: https://arxiv.org/abs/2103.06030

    • Code: https://github.com/liuquande/FedDG-ELCFS

    4. DiNTS: Differentiable Neural Network Topology Search for 3D Medical Image Segmentation

    • 作者单位: 约翰斯·霍普金斯大大学, NVIDIA

    • Paper(Oral): https://arxiv.org/abs/2103.15954

    • Code: None

    5. DARCNN: Domain Adaptive Region-Based Convolutional Neural Network for Unsupervised Instance Segmentation in Biomedical Images

    • 作者单位: 斯坦福大学

    • Paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Hsu_DARCNN_Domain_Adaptive_Region-Based_Convolutional_Neural_Network_for_Unsupervised_Instance_CVPR_2021_paper.html

    • Code: None

    上述5篇医学图像分割论文下载
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    CVPR和Transformer资料下载
    
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    1 前言

    本文盘点了CVPR 2022 目前为止的2D图像分割相关论文,包含语义分割和实例分割,总计22篇论文,值得学习。

    2 语义分割

    2.1 强监督

    (1) ReSTR: Convolution-free Referring Image Segmentation Using Transformers

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.16768.pdf

    代码:暂无

    (2) Bending Reality: Distortion-aware Transformers for Adapting to Panoramic Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.16768.pdf

    代码:https://github.com/jamycheung/Trans4PASS

    在这里插入图片描述

    (3) Deep Hierarchical Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.14335.pdf

    代码:https://github.com/0liliulei/HieraSeg
    image-20220405140441866

    (4) Semantic Segmentation by Early Region Proxy

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.14043.pdf

    代码:https://github.com/YiFZhang/RegionProxy


    (5) SimT: Handling Open-set Noise for Domain Adaptive Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.15202.pdf

    代码:https://github.com/CityU-AIM-Group/SimT

    在这里插入图片描述

    (6) Rethinking Semantic Segmentation: A Prototype View

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.15102.pdf

    代码:https://github.com/tfzhou/ProtoSeg


    2.2 弱监督

    (1) Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

    (弱监督语义分割的类重新激活图)

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.00962.pdf

    代码:https://github.com/zhaozhengChen/ReCAM


    (2) Multi-class Token Transformer for Weakly Supervised Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.02891.pdf

    代码:https://github.com/xulianuwa/MCTformer

    在这里插入图片描述

    (3) Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.02664.pdf

    代码:https://github.com/rulixiang/afa

    在这里插入图片描述

    (4) Self-supervised Image-specific Prototype Exploration for Weakly Supervised Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.02909.pdf

    代码: https://github.com/chenqi1126/SIPE

    在这里插入图片描述

    (5) Cross Language Image Matching for Weakly Supervised Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.02668.pdf

    代码: https://github.com/CVISZU/CLIMS


    (6) Weakly Supervised Semantic Segmentation using Out-of-Distribution Data

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.03860.pdf

    代码:https://github.com/naver-ai/w-ood


    (7) Threshold Matters in WSSS: Manipulating the Activation for the Robust and Accurate Segmentation Model Against Thresholds

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.16045.pdf

    代码:https://github.com/gaviotas/AMN


    2.3 半监督

    (1) ST++: Make Self-training Work Better for Semi-supervised Semantic Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2106.05095.pdf

    代码:https://github.com/LiheYoung/ST-PlusPlus


    (2) Semi-Supervised Semantic Segmentation Using Unreliable Pseudo-Labels

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.03884.pdf

    代码:https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL

    在这里插入图片描述

    2.4 无监督

    (1) GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision

    论文:https://arxiv.org/pdf/2202.11094.pdf

    代码: https://jerryxu.net/GroupViT


    3 实例分割

    3.1 强监督

    (1) BoxeR: Box-Attention for 2D and 3D Transformers

    论文:https://arxiv.org/pdf/2111.13087.pdf

    代码:https://github.com/kienduynguyen/BoxeR.


    (2) E2EC: An End-to-End Contour-based Method for High-Quality High-Speed Instance Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.04074.pdf

    代码:https://github.com/zhang-tao-whu/e2ec.

    在这里插入图片描述


    (3) Sparse Instance Activation for Real-Time Instance Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.12827.pdf

    代码:https://github.com/hustvl/SparseInst

    在这里插入图片描述

    (4) SharpContour: A Contour-based Boundary Refinement Approach for Efficient and Accurate Instance Segmentation

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.13312.pdf

    代码:暂无

    在这里插入图片描述

    3.2 半监督

    (1) Noisy Boundaries: Lemon or Lemonade for Semi-supervised Instance Segmentation?

    论文:https://arxiv.org/pdf/2203.13427.pdf

    代码:https://github.com/zhenyuw16/noisyboundaries

    在这里插入图片描述

    3.3 无监督

    (1) FreeSOLO: Learning to Segment Objects without Annotations

    论文:https://arxiv.org/pdf/2202.12181.pdf

    代码:暂无

    在这里插入图片描述

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