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NARDOZZI TONIELLI AVV. GINO
NONVEL AVV. GUGLIELMO
NOTAIO ANTONELLA BUSSETI

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NOVELLINI DIFFUSION INT. srl
NHS - NUOVA HOLDING SANPAOLO IMI-spa
NUMERA spa

Company News:

目前比较理想的语义建图（semantic slam）方法是什么？ - 知乎
StructNav构建了这样的混合地图，其中空间网格存储占用信息，场景图存储具有连接性的地标，以及3D语义点云，其中环境中的每个3D点都与语义标签相关联。
目前语义分割最好的模型是？有没有比Deeplabv3+更好的方法？
每个解码器的特征图与上一级解码器的所有特征图相连接，形成了一种密集连接的结构，有助于更好地传递和利用不同层级的信息。（2）嵌套连接与跳跃连接：UNet++结构通过嵌套连接将不同分辨率的特征图相互连接，以多层级方式传递信息。
知乎盐选 | 2. 4 语义网络表示法
语义网络是奎廉（J R Quillian）于 1968 年最先提出的。 1972 年，西蒙将语义网络用于自然语言理解。语义网络表示法是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。 2 4 1 语义网络语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图。
深度学习中有哪些魔改的特征融合方法？ - 知乎
2 相加（Summation）：将多个特征图逐元素相加，得到特征的平均值，从而减少噪声的影响。 3 相乘（Multiplication）：将多个特征图逐元素相乘，从而增强了特征的语义信息，同时保留了细节信息。
深度学习训练图像太大了导致爆显存，如何进行切图处理 . . .
深度学习训练图像太大了导致爆显存，如何进行切图处理，最好有代码并用pytorch实现? 因为设备有限，GPU只有显存不够，图片又太大了，知道应该切图，但不知如何操作，是在dataloader的时候进行切图还是在传入网络进行切图方便一点。
为啥U-Net训练数据得到的是全黑的图？ - 知乎
使用Pytorch+U-Net网络训练自己使用labelme标注出的数据时，为什么训练得到全黑的图？输入的是彩色图片，想得出二值化的黑白图。
语义分割模型架构演进与相关论文阅读
“ 本文总结分析了主流语义分割模型架构演进过程，涉及FCN、DeepLab系列、RefineNet、PSPNet、BiSeNet、FastFCN、ConvCRFs、DUpsampling、DFANet、DANet、FickleNet、LedNet、ACNet等在内的20多个模型，本来是2019年一次组会的分享，这里重新总结，就当复习一下了。 1 FCN-用于语义分割的全卷积神经网络 “ Long J , Shelhamer E
如何理解格雷马斯的语义矩阵？矩阵分析文本有何意义? - 知乎
格雷马斯符号矩阵是从二元对立原则发展起来的，最初由一组对立义素产生。这两个对立义素衔接于一根轴的两端，格雷马斯称之为“语义轴”，组成了意义的基本结构。格雷马斯认为，在任何意义结构中，都存在着一种基本的对立关系：S1←→ S2。它们之间是绝对否定的反义的关系。如：白←→黑
为什么越深层的特征图具备更丰富的语义信息? - 知乎
背侧流起始于V1，也就是初级视皮层，根据现代医学的研究，图像信息在经过V1区后，会得到对应于原图像轮廓信息的响应，这与深度神经网络浅层特征图对应原图像的轮廓信息（初级语义信息）如出一辙。对于更深层次的V345区，我们至今也未解析其作用。
为什么无图智驾都在用BEV Occ+Transformer而不用SLAM . . .
2 不管无图有图，自动驾驶感知都有出带语义的OD，这个感知和BEV与否没关系，和Transformer与否也没关系。所以题目里，“无图方案都用xxx”并没有逻辑，其实是无图方案也可以不用xxx，有图方案也可以用xxx。