目录目标分割介绍图像分割的定义任务类型任务描述任务类型常用的开源数据集VOC数据集城市风光Cityscapes数据集评价指标像素精度平均像素精度平均交并比总结 目标分割介绍学习目标知道图像分割的目的知道图像分割的任务类型知道图像分割的常见数据集知道图像分割的评估方法计算机视觉旨在识别和理解图像中的内容，包含三大基本任务：图像分类(图a)、目标检测(图b)和图像分割,其中图像分割又可分为：语义分割
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2024-03-28 09:41:07
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一、研究意义 卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生而来。 
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2024-06-07 11:36:27
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目标分割的任务是把目标对应的部分分割出来。目标检测：检测到图片当中的目标的具体位置 目标识别：即是在所有的给定数据中，分类出哪一些sample是目标，哪一些不是。这个仅仅做一下分类任务。yes or no典型的技术路线是：目标分割 ——>目标检测 ——>目标识别 ——>目标跟踪如：需要对视频中的小明进行跟踪，处理过程将经历如下过程：（1）首先，采集第一帧视频图像，因为人
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2024-03-29 12:12:52
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这是我自己编辑的关于图像分类、目标检测、语义分割、对抗攻击、篡改检测等方向的概述，将分成五个小点来进行讲解，每个小点都会涉及到四篇比较经典的论文。 （1）首先是图像分类。图像分类是计算机视觉中最基础的一个子任务，目标就是将不同的图像划分到不同的类别下，并实现最小的分类误差。Deep Learning这篇文章发表在Nature杂志上，对深度学习的基本原理与核心优势进行了全面综述，如监督学习
代码示例： import cv2 as cv import numpy as np # 读取图片 img_path = r"D:\workplace\data\opencv\football.jpg" img = cv.imread(img_path) # 转灰度 gray = cv.cvtColo ...
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2021-10-09 17:05:00
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在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来越多。但是在很多实际应用中，例如自动驾驶中，只使用RGB信息是远远不够的，因为我们不仅仅想要知道周围有什么物体，还想要知道物体具体的三维信息（位置，运动状态等），因此，三维方面的深度学习也逐渐发展了起来并取得了不错的效果。三维数据的表示方法：1.point c
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2024-08-21 09:39:40
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物体检测和数据集目标检测和图片分类的区别图片分类：在图像分类任务中，假设图像中只有一个主要物体对象，目标是识别出这个主要物体对象的类别（其他东西相对来说就不那么重要了）目标检测：在目标检测任务中，一张图像里往往不只一个感兴趣的物体对象，目标不仅仅是识别图像中所有感兴趣的物体（找出所有感兴趣的物体），还要找出它们在图像中所在的具体位置（通过方框来表示）目标检测相对于图片分类来讲所做的工作更多，它需要
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2024-05-09 13:51:46
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0、所需了解的知识数据集数据集的类别已有不需要另外指定，这是因为在读取之前已有数据集的时候，数据集中就会包含了许多数据，其中结构如下：包括类别序号以及类别名字预训练模型或者模型 预训练模型也有了基本的参数，如下所示：训练集、验证集以及测试集的区别： 一般会认为训练集、验证集以及测试集没有很大区别，但是在halcon由于比较固定和标准，所以三者的作用是区分开来的，比如：训练集：用来对模型的数据进行训
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2024-03-20 13:40:18
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一、前言因为是第一篇，所以这里记录一点基础：分类、检测、分割的区别： （1）图像分类：只需要指明图像中相应目标所属的类别就可以； （2）目标检测：需要定位到目标所处的位置，用矩形框表示； （3）目标分割：a. 语义分割：需要找到当前目标所占的区域，去除背景区域，其他目标的区域；b. 实例分割：不仅需要区分不同语义的目标，而且对于同一类别的目标也需要划分出不同的实例；下面这张图像就对应了上述的情况接
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2024-04-15 14:55:29
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者团队：中科院自动化所&地平线，第一作者王绍儒是地平线实习生，来自中科院自动化所的硕士生。论文对当前目标检测及实例分割算法的现状进行了简要的概述，并对各种方法的优劣进行了简要的分析，据此提出了一套完整的框架，同时完成目标检测与实例分割任务，并且两个任务相互辅助，同时取得了性能的提升。一、问题提出目标检测与实例分割是计算机视觉领域重要的两个任务，近年来出现了非常多优秀的算法解决这两个问题，且
目前在某不知名211读研一，刚开始读目标检测相关论文。R-CNN系列论文（R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN）是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。今天整理一下当初阅读论文的笔记，希望自己能有新的理解吧。该系列论文，由RCNN开始吧。R-CNN（region with CNN features）论文：《
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2024-05-08 23:25:23
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6.4 在集群上运行应用程序
在了解了Spark如何工作的所有关键概念、学习如何与它交互、构建所有这些jar并深入研究Maven之后，您终于可以在集群上运行应用程序了。没有开玩笑! 在第6.3节中，您构建了两个可以执行的工件: 将提交给Spark的uber JAR来自编译源的JAR让我们部署并执行它们。执行方式的选择取决于如何构建应用程序。 6.4.1 提交u
图像处理相关的例子。 目标分割：像素级的处理，将需要的部分从背景中分割出来。 目标检测：在分割的基础上检测到其具体位置。 目标识别：定位到具体位置后与给定数据进行匹配，做一个分类工作。 目标跟踪：一般是出现在视频中对一个单一个体进行上述工作的重复。典型的技术路线是：目标分割 ——>目标检测 ——>目标识别 ——>目标跟踪 举个栗子，如：需要对视频中的小明进行跟踪，处理过程将经历如
1 图像分类和目标识别的区别 分类（左）和目标检测（右）之间的差异是直观和直接的。对于图像分类，将整个图像分类为单个标签。在对象检测的情况下，我们的神经网络定位图像中的（潜在多个）对象。因此，我们可以认为图像分类为：一个图像 一类标签（整幅图像）对象检测：不管是否通过深度学习或其他计算机视觉技术来执行，都建立在图像分类上，并试图精确
引言Haar分类器又称Viola-Jones识别器，是Viola和Jones分别在2001年的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和2004年的《Robust Real-Time Face&n
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2024-04-02 15:23:35
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文章目录一、YOLOv3简介二、YOLOv3的改进2.1 新的Backbone网络：DarkNet-532.2 多尺度检测三、YOLOv3的网络结构四、YOLOv3的优缺点4.1 优点4.1 缺点 一、YOLOv3简介相关阅读：【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作【目标检测】YOLOv2 ，对YOLOv1的多种改进YOLOv3是2018年在CVPR发表的，其网络
参考列表Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文
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2024-08-12 12:14:48
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目标检测(Object detection)学过了对象定位和特征点检测，今天我们来构建一个对象检测算法。这节课，我们将学习如何通过卷积网络进行对象检测，采用的是基于滑动窗口的目标检测算法。 假如你想构建一个汽车检测算法，步骤是(以上图为例)，首先创建一个标签训练集，也就是x和y表示适当剪切的汽车图片样本，这张图片(编号1)x是一个正样本，因为它是一辆汽车图片，这几张图片(编号2、3)也
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2024-08-12 11:04:03
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1.cv概念视觉识别任务有分类、语义分割、目标检测、实例分割语义分割是像素级的分割：所以一个种类就一个颜色 目标检测：目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。 实例分割（ instance segmentation）在语义分割的基础上，还需要区分出同一类不同的个体，所以同一种类的不同物品也是不同颜
前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同
