首页 > TAG信息列表 > segmentation
深入剖析Sgementation fault-icode9原理
前言我们在日常的编程当中，我们很容易遇到的一个程序崩溃的错误就是segmentation fault，在本篇文章当中将主要分析段错误发生的原因！Sgementation fault发生的原因发生Sgementation fault的直接原因是，程序收到一个来自内核的SIGSEGV信号，如果是你的程序导致的内核给进程发送这个信号的Incremental Learning Techniques for Semantic Segmentation 论文阅读笔记
Incremental Learning Techniques for Semantic Segmentation 论文阅读笔记 摘要 当需要增量学习新任务时，由于灾难性的遗忘，深度学习架构表现出严重的性能下降。 之前增量学习框架专注于图像分类和对象检测，本文正式提出了语义分割的增量学习任务。作者设计了方法提取先前模型的知识【C++】Debugging Segmentation Faults
背景 linux下的程序，在遇到空指针解引用、栈错误等原因崩溃时，bash会输出一条： Segmentation fault（core dump） 如果你看到core dumped字样，并且在目录下也找到了一个叫core的文件，那你可以直接用gdb定位到程序崩溃的位置。但是，我在实践中发现，在我的ubuntu 20.04环境下，程序段错误Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后，应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉注意模块CCA得到新的特征图H'。H'仅仅继承了水平和竖直方向的上下文信息还不足以进Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation
Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation Dual Attention Network for Scene Segmentation DaNet.py """Dual Attention Network""" import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from backbone论文阅读笔记-LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation
Title:LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation 题目：LinkNet:利用编码器表示实现有效的语义分割 Abstract 视觉场景理解的像素级语义分割不仅需要准确，而且要高效，以便在实时应用中找到任何用途。现有的算法虽然精度很高，但并没有注重对神Unsupervised Semantic Segmentation by Distilling Feature Correspondences
目录概流程代码 Hamilton M., Zhang Z., Hariharan B., Snavely N., Freeman W. T. Unsupervised semantic segmentation by distilling feature correspondences. In International Conference on Learning Representations, 2022 概 本文介绍了一种无监督的语义分割方法, 只需实例分割（Instance Segmentation）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102231853 个人理解的话可以从两个角度： 就是语义分割的话只需要分出不同类就行，同类的不同个体不需要分，但是Instance Segmentation这里在语义分割的基础上又把不同的类进行了分割 目标检测后，需要对检测的部分做进一步的语义分割 其实就是目标检测+【segmentation fault】vsnprintf错误用法
最近运气欠佳，又遇到服务崩溃问题重构服务在长时间压测场景下会出现崩溃，但是崩溃的地方根本没有任何问题，又是最恶心的A函数内存越界影响B函数问题。先给出问题代码 char* buf = logger->buf; int bufsize = logger->bufsize; int len = snprintf(buf, bufsize, "%s[%04d-%02d-%02dSegmentation fault错误
listnode *temnode; temnode->mynode = i; temnode->nextnode = nullptr; 出现Segmentation fault错误，真是太蠢了，初始化的是一个指针，因为没有赋予指向，也没有(listpoint*)malloc(sizeof(listpoint));初始化一段地址，所以是一个野指针，野指针指【简读】3DConvCaps: 3DUnet with Convolutional Capsule Encoder for Medical Image Segmentation
简读 还是源于Unet的，将Unet的模块替换成了胶囊网络，替换源于CNN中存在以下原因： （1）CNN中的池化会丢失一部分空间信息（个人觉得这个是见仁见智的，如果不通过池化，特征提取就可能满足不了平移不变性了） （2）CNN对旋转和仿射变换敏感（CNN的卷积有良好的平移不变性，若发生旋转特征识别就可能失效了mediapipe win11环境安装配置，以及编译
参考：Installation - mediapipe (google.github.io) 1、MSYS2 安装 安装到 C:\msys64, 添加环境变量 C:\msys64\usr\bin 到 PATH 打开mysys,执行 pacman -Syu pacman -Su pacman -S git patch unzip 2、Bazel 下载安装 Tags · bazelbuild/bazel (github.com)，5.【segmentation fault】 智能指针异常崩溃
1 std::map<sio_t*, std::shared_ptr<Contextapc>> map_apc_context_; 2 3 // 客户端读事件 4 static void on_apc_recv(sio_t *io, void *buf, int readbytes) 5 { 6 // 获取客户端上下文 7 std::shared_ptr<Context> context = Server::Instance()->【Linear Attention Mechanism: An Efficient Attention for Semantic Segmentation】CVPR2020
提出了一种线性注意力机制，与点乘注意力机制近似，但使用更少的内存和计算损耗。 本文在DANet上设计了线性注意力机制，并在语义分割上进行评估。 Method 将注意力从传统的softmax注意力替换成泰勒展开的一阶近似，仅线性的时间和存储复杂度。 之后太强了，用核函数替换sim论文笔记1 Learning Common and Specific Features for RGB-D Semantic Segmentation with Deconvolutional Ne
论文发表于ECCV2016 最近一直在做室内语义分割的东西，所以读了这篇文章，之后的实验也准备在这个架构上进行。 Title Learning Common and Specific Features for RGB-D Semantic Segmentation with Deconvolutional Networks 使用反卷积网络学习rgb-d语义分割的通用和特定特征 Abstr论文专题笔记：cross-image segmentation
论文汇总：前两篇全监督，后两篇弱监督 1.Region-aware Contrastive Learning for Semantic Segmentation --ICCV2021 2.Exploring Cross-Image Pixel Contrast for Semantic Segmentation --ICCV2021 3.Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation Using Cross-Image Consensus an[深度学习论文笔记]Pairwise Learning for Medical Image Segmentation
[深度学习论文笔记]Pairwise Learning for Medical Image Segmentation 医学图像分割的成对学习 Published: October 2020 Published in: Medical Image Analysis 论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361841520302401 代码：https://github.com/ren【ocr 文字检测】DocSegTr: An Instance-Level End-to-End Document Image Segmentation Transformer
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.11438.pdf 代码：https://github.com/biswassanket/DocSegTr 出处：西班牙巴塞罗那自治大学 目的：要理解复杂布局的文档首先就需要进行信息提取。本文目的就是通过实例级别分割获得不同的文章目标（different document objects），如：标题，章节，图片，表格等Medical image segmentation
CoTr：基于CNN和Transformer进行3D医学图像分割 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation Swin-unet：用于医学图像分割的类UNET纯transformer TransBTS：基于transformer的多模式脑肿瘤分割 TransUNet：变形金刚为医学图像分割提供强大的编码器 （transformer进行医学图图像分割二十年，盘点影响力最大的10篇论文
前言 转载于（附链接）图像分割二十年，盘点影响力最大的10篇论文 图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，近些年，图像分割技术迅猛发展，在多个视觉研究领域都有着广泛的应用。文章盘点了近20年来影响力最大的 10 篇论文。 注：这里的影响力以Web of Science上x86-3-段式管理(segmentation)
x86-3-段式管理(segmentation) 3.1 段式管理概述： 从8086CPU开始，为了让程序在内存中能自由浮动而又不影响它的正常执行，CPU将内存划分成逻辑上的段来给程序使用。 x86继续沿用了这一模式，但是保护模式将其管理起来，进行保护。而段式管理正是用来对段进行管理的。 在保护模式下，会将在linux服务器运行go程序时，报Segmentation fault错误
查阅资料： 问题应该是出在了将文件从本地向服务器上传的过程中，4A系统由原来的winscp切换成了flashfxp，但是flashfxp默认是采用的ascii方式传输，传输过程中破坏了elf文件中的…dynamic section段。。。 切换成winscp后，服务器上的程序不出问题了。。。 实测有效： 是因为我上传文件【论文阅读】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
2022新年啦，今年准备每天读一篇论文（大概）。由于个人能力问题，阅读过程可能是粗读，因为有的地方看不懂，看不懂的地方我就标记一下挖个坑，以后能力长进的时候我再来填坑（大概）。因为怕读完就扔掉了，所以还是在这里记录一下，以后常来复习。 第一篇就读过一段时间可能会考的计算机视觉课里提到ffmpeg 处理 http/https 文件时报 Segmentation fault (core dumped) 错误
操作系统为 CentOS Linux release 8.4.2105 ffmpeg 为 https://johnvansickle.com/ffmpeg 上下载的预编译程序，在处理 http/https 应用时报了 Segmentation fault (core dumped) 错误。 经多番查找在 stack overflow 上找到相关贴子: https://stackoverflow.com/questionstd::cout segmentation fault
今天测试功能，发现一个奇怪的问题，std::cout导致崩溃。调用过程如下图: gdb调试coredump文件，堆栈信息如下图: 定位具体崩溃日志，发现std::basic_ostream对象没有初始化，如图 通过谷歌查资料,发现有一个报错跟我类似,根据答复,发现问题出在ios_base::Init没有初始化, ios_