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本文来源：我爱计算机视觉

最近我们在总结ECCV 2020 的论文，分割类论文总计 93 篇语义分割几乎占据半壁江山。本文包含 43 篇语义分割（Semantic Segmentation）相關论文

单位 | 约翰斯霍普金斯大学

语义分割任务的标注往往需要大量的人力成本该文挖掘跨图像的语义信息，用于减少标注实现弱监督嘚语义分割。

单位 | 上海科技大学等

单位 | 牛津大学；百度；港中文

单位 | 苏黎世联邦理工学院；京东AI；北大

单位 | 洛桑联邦理工学院

单位 | 武汉大學；华中科技大学

单位 | 悉尼科技大学；卡内基梅隆大学；京东AI

单位 | 南洋理工大学;电子科技大学

单位 | 北大；商汤；北邮

单位 | 中科院；国科大等

层次语义分割高分辨率语义分割

单位 | 德克萨斯大学阿灵顿分校

可通行区域检测（FreeSpace detection）是自动驾驶环境感知的重要内容，而可通行区域可被假设为“地平面”其上的点具有一致的表面法向量。据此来自UC San Diego 与 HKUST 的学者提出一种表面法向估计（SNE）方法，并将其与RGB数据融合提出可通行区域检测算法SNE-RoadSeg同时作者还建立了大型虚拟数据集，实验证明在多个不同数据集上该算法都取得了最好的精度代码和数据均开放下載。

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姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据

实现方法：传统方法、深度学习方式。

数据不同：RGB、RGB-D、点云数据等；

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