继机器阅读理解打破世界纪录、精准率首次超越人类之后，阿里巴巴再传喜讯：夺道路场景分割任务世界级技术第一，与自动驾驶紧密相关。在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中，阿里一举囊括三项道路场景分割任务第一，包括UMM_ROAD（多车道）与UU_ROAD（乡村车道）两项特定场景评测任务，及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联
地面通道线、区域划分线1）线型A类--黄色油漆实线线宽 60mm：原则上用于物品定位线；线宽 80mm：原则上用于设备区域线；线宽120mm：原则上用于主通道线。 B类--黄色油漆虚线线宽60mm：大型工作区域内部划分线，允许穿越的通道线（可虚实结合）； C类--红色实线线宽60mm：不良品摆放区的划分线（碰到三面围墙处，第四面地面划一条红色实线）； D类-黄色
基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究概述本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，将城市道路下的实况图片解析作为任务背景，以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标，对上述难处进行探究并提出相应方案，成功地在Cityscapes数据集上完成了语义分割任务。整体的技术方案见图：本帖仅对代码上的更改以及项目进行介绍。项目地址https://gitee.com/xujin
转载
2023-10-20 22:56:05
377阅读
# 机器学习道路分割的入门指南
道路分割是一项重要的计算机视觉任务，主要用于自动驾驶、城市规划等领域。通过机器学习技术，系统可以有效地识别和分割图像中的道路部分。本文将为刚入行的小白提供一份详细的机器学习道路分割实现流程指南。
## 整体流程
在开始实现之前，我们需要清晰地了解整个流程。下面是整个机器学习道路分割的步骤：
| 步骤 | 描述
一、研究背景首先理解什么是图像分割。图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。如图a为原图，图b为分割后的图像。CNN 用于生物医学图像存在着困难，因为CNN常用于分类，并且训练模型需要大规模的数据，但是生物医学关注的是分割和定位任务，并且医学图像很难获得大规模的数据。以往的解决方法是使用滑
转载
2023-12-11 18:48:52
297阅读
## 深度学习道路损毁检测：从入门到实践
随着深度学习技术的不断发展，应用于道路损毁检测等实际问题已成为一种趋势。本文将为刚入行的小白介绍实现这一项目的完整步骤，并提供代码示例和必要的解释，帮助您了解整个流程。
### 项目实施流程
要实现道路损毁检测的深度学习项目，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 任务 | 输出
“ 不知道经常开车的小伙伴有没有过这样的经历，同样的距离，白天行驶要比夜间行驶感觉近很多，前面是大车时感觉距离近，前面是小车时感觉距离远；路上参照物多时感觉距离近，参照物少时感觉距离远；会车时，无论两车的速度差有多大，总是感觉会车地点在两车距离一半处等等。这些都是我们经常遇到的视觉错觉。对于道路出行者而言，其主要获取信息的方式有视觉、听觉和其他感官，其中，视觉方式占比70%。因此，在道路设计过程中
在自动驾驶环境感知系统中，如何获取高精度实时路况数据，是决定自动驾驶系统行车安全的关键。目前主流的两种感知技术路径“纯视觉”与“高精地图+激光雷达”中，由于激光雷达采集的3D点云路况数据更为密集、准确且具备三维地理信息，因此以3D点云数据为基础的感知算法即成为部分自动驾驶企业的核心技术路径，并诞生了规模庞大的3D点云数据标注需求。一.何为3D点云语义分割对3D点云数据的标注处理，依据处理方式和使用
转载
2024-03-01 15:08:45
123阅读
## 深度学习分割：理解图像分割和深度学习算法
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是将图像中的不同区域分离开来，以便对每个区域进行更深入的分析。而深度学习算法在图像分割任务中取得了显著的成就，特别是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
### 什么是图像分割？
图像分割是将图像划分为具有语义信息的不同区域的过程。这些区域可以是物体、背景或者更细粒度的部分。图像分割有很多应用，比如
原创
2024-06-01 06:26:50
38阅读
知识引入 本次主要和大家分享的是图像分割中的关键技术，首先对任务分析，一般在正式开始图像任务之前，我们会对任务的整个的技术方案进行一个评估，评估之后我们会选择比较简单比较稳妥的方案，也就是精简我们的任务。我们的任务是一个图像分割的任务，图像分割任务与图像分类任务不同，图像分类任务，它的输入是图片，输出是一个level，也就是一个数。而图像分割任务不同，它的输出也是一张图片，这个图片与输入的图片大
前言 现代的车道线检测的主要做法是将车道检测视为像素分割的问题，这样做很难解决具有挑战性的场景和速度问题。受到human perception的启发，即严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于背景信息和全局信息。作者提出一种新颖、简单而有效的方式，旨在实现极快的速度和具有挑战性的场景。作者将车道检测的过程看作是一个使用全局特征的基于行的选择问题，在全局特征上使用一个大的接受
转载
2023-08-29 21:44:46
197阅读
沥青路面压实度检测方法 无论是南方还是北方，大部分的高速公路路面都采用沥青路面，由于好多路面未达到设计寿命就已损坏，路面的使用质量和使用寿命较普通，达不到应有的水平。当然主要的原因之一是沥青路面施工过程监管不到位，还有一部分原因是后期不当的路面检测方法所致。 根据《公路路基路面现场测试规程》规定，检测沥青路面压实度检测的方法共有4种： 1、钻芯取样法。以施工法规规定的
转载
2023-11-28 07:31:02
63阅读
0 背景与检测模型类似，语义分割模型也是建立是分类模型基础上的，即利用 CNN 网络来提取特征进行分类。对于 CNN 分类模型，一般情况下会存在 stride>1 的卷积层和池化层来降采样，此时特征图维度降低，但是特征更高级，语义更丰富。这对于简单的分类没有问题，因为最终只预测一个全局概率，对于分割模型就无法接受，因为我们需要给出图像不同位置的分类概率，特征图过小时会损失很多信息。其实对于检
转载
2024-04-07 20:38:06
94阅读
一、基本介绍1. 什么是语义分割语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。语义分割图像分割级别可以分为语义级分割、实例级分割和全
转载
2023-10-17 22:42:33
2746阅读
一.图像分割算法分类与介绍图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类：语意分割：为图像中的每一个像素分配一个类别，如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。实例分割：与语意分割不同，实例分割只对特定物体进行类别分配，这一点与目标检测有点相似，但目标检测输出的是边界框和类别，而实例分割输出的是掩膜（mask）和类别。基于传统的CNN的分割方法的缺点： 基
转载
2023-11-29 16:49:57
281阅读
图像语义分割的深度学习算法综述COCO数据集的示例图像语义分割挑战在于将图像的每个像素（或仅几个像素）分类为实例，每个实例（或类别）对应于对象或图像的一部分（道路，天空......）。这项任务是场景理解概念的一部分：深度学习模型如何更好地学习视觉内容的全局背景呢？在复杂性方面，对象检测任务已超出图像分类任务。它包括在图像中包含的对象周围创建边界框并对它们中的每一个进行分类。大多数对象检测模型使用a
转载
2024-08-21 09:22:30
62阅读
转载语义分割在普通分割的基础上，分类出每一块区域的语义（即这块区域是什么物体）。 如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。实例分割在语义分割的基础上，给每个物体编号。 如这个是该画面中的狗A，那个是画面中的狗B。U-NetU-Net原作者官网U-Net是原作者参加ISBI Challenge提出的一种分割网络，能够适应很小的训练集（大约30张图）。U-Net与FCN都是很
转载
2024-08-21 09:39:04
26阅读
文章目录前言语义分割实例分割技术路线掩膜建议分类法先检测再分割法标记像素后聚类法密集滑动窗口法参考 前言图像分割在计算机视觉中是个重要的任务，在地理信息系统、医学影像、自动驾驶、机器人等领域都有着很重要的应用技术支持作用。本篇博客主要做了一个图像分割算法的综述，从两方面进行论述，一个是语义分割，在前面博客也提到相关的算法，详见Deeplab语义分割。另一方面是实例分割，详见实例分割综述，Mask
转载
2023-11-19 13:14:32
446阅读
图像分割与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。与目标检测相比，语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。本文主要梳理基于深度学习的图像分割方法。按照任务不同，可以将图像分割分为三类：语义分割、实例分割、全景分割。语义分割： 语义分割是指将图像中的像素分类为语义类。属于特定类别的像素仅被分类到该类别，而不考
转载
2024-01-10 17:23:20
126阅读
语义分割Deeplab系列算法背景Deeplab FamilyDeeplabV1DeeplabV2DeeplabV3概述DeeplabV3+Deeplabv3+实现参考 背景语义分割是许多视觉理解系统重要组成部分。主要有以下的应用场景：医学图像分析，无人驾驶，地物分类等。最早的语义分割算法是基于阈值化、直方图、区域划分、聚类等方法，而基于深度学习的分割方法主要分为以下几类:Fully convo
转载
2023-10-11 15:53:49
231阅读
