1.FCN简介FCN是语义分割的经典论文，其核心思想就是把基本的分类网络作为backbone进行改造，将全连接层改造为卷积层以适应对密集像素点进行分类。因此，传统的分类网络输出的是概率向量，在概率向量中取最大值作为最终结果。而FCN网络则输出的是低分辨率的一个feature map(论文中称之为heatmap，即热图)，如下如图所示：这个heatmap对应着图片中的高级信息，虽然人无法再理解这张图
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2024-03-21 16:04:35
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前言YOLOv8-seg 分割代码详解（一）PredictYOLOv8-seg 分割代码详解（二）TrainYOLOv8-seg 分割代码详解（三）Val 本文主要以源码+注释为主，可以了解到从模型的输出到损失计算这个过程每个步骤的具体实现方法。流程梳理一、选取有效 anchor 以 640x640 的输入为例，模型最终有8400个 anchor，每个 anchor 都有其对应的检测输出（4
@toc1.AugmentorAugmentorisanimageaugmentationlibraryinPythonformachinelearning.Itaimstobeastandalonelibrarythatisplatformandframeworkindependent,whichismoreconvenient,allowsforfinergrainedcontrolovera
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2022-12-07 13:18:34
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Copy and Paste to OneNote (AutoHotKey script) http://it.knightnet.org.uk/2009/04/copy-and-paste-to-onenote-autohotkey-script.htmlPosted on 2009-04-01 (Wed)by Julian KnightUpdated on 2009-08-2
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2023-06-04 23:28:00
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目标检测中的Anchor Free方法(一)最近大致梳理了下最近一些Anchor Free方法的发展脉络，不考虑早期的YOLO和DenseBox等算法的话，SOTA的应该是18年CVPR提出的CornerNet，而进入2019年之后，Anchor Free方法颇有点井喷的感觉。今天将总结一下CornerNet/CenterNet/ExtremeNet这一基于keypoint启发的Anchor Fr
# 实现语义扩充的 NLP 指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义扩充（Semantic Expansion）是一种技术，它通过对词汇进行扩展，使文本中包含更多语义信息。本文将为一位刚入行的小白提供实现语义扩充的完整流程和代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现语义扩充的主要步骤。以下是整个实现流程的简要概述：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
文章目录一、背景二、方法2.1 Hierarchical Local Rank（HLR）2.2 PISA三、效果 论文：Prime Sample Attention in Object Detection代码：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/pisa出处：CVPR2020贡献点：提出了 PrIme Sam
在 之前讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。 本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 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。
图13.9.1展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景
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2024-04-03 00:00:54
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前言常见的语义分割数据集有VOC2012, MS COCO以及Cityscapes等。 今天我们介绍Cityscapes数据集1. 数据集简介Cityscapes数据集，即城市景观数据集，其中包含从50个不同城市的街景中记录的各种立体视频序列，除了更大的20000个弱注释帧之外，还有高质量的5000帧像素级注释。Cityscapes数据集共有fine和coarse两套评测标准，前者提供5000张精
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2024-04-16 15:20:21
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论文阅读：《Pyramid Scene Parsing Network》原文链接场景解析对于不受限制的开放词汇表和多样化的场景具有挑战性。在此论文中，利用金字塔池模块和金字塔场景解析网络(PSPNet)来开发基于不同区域的全球上下文信息聚合的能力。全局先验表示法能够有效地生成高质量的场景解析结果，pspnet在像素级预测上作为优越的框架。该方法在不同的数据集上实现了最先进的性能。2016年，在场景
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2024-04-03 12:41:48
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论文地址： Context Encoding for Semantic Segmentationarxiv.org coding： https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encodinggithub.com
本文是发表在CVPR 2018上的一篇关于语义分割的论文，话不多说，下面来详细看一下论文吧！【动机】 首先作者抛出问题：增
语义分割数据集说明（一）------Cityscapes，PASCAL VOC20121. Cityscapes2. PASCAL VOC 2012 为了方便了解和使用，整理下数据集的说明，主要是语义分割部分。 1. Cityscapes该数据集的说明可参见官网https://www.cityscapes-dataset.com/，或者https://github.com/mcordts/ci
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2024-05-01 14:04:09
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一、 PASCAL VOC 20111. 简介： PASCAL VOC数据集除了用于segmentation任务之外，还用于object detection等任务。因此不是所有image都有pixel-wise的标注，有些图片只有object-wise的标注。 官网: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2011/index.html语
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2024-08-12 13:41:03
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一、简述 1、使用到的软件是labelme,对图像数据进行标注，生成标注文件.json文件。 2、针对.json文件，在终端输入指令：labelme_json_to_dataset 路径/文件名.json 即可生成dataset文件夹。 3、为文件夹下的label.png进行颜色填充，得到24位的着色的标注图。二、安装labelme 下载并安装labelme。windows下安装labelme（在
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2024-03-21 12:40:30
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目录标注数据转换数据集划分使用说明（需要自己修改的地方）1、标注数据转换一般语义分割模型需要三种数据（以lanenet举例）：原图像、标注图像、实例分割图像，能产生这三种数据的标注工具有很多，本文以最常用的labelme标注工具举例（labelme的安装此处略过，网上也有很多教程，大家可以根据自己的实际情况选择合适的安装教程）。labelme标注好的数据般被保存为json类型文件，json类型文件
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2024-03-21 11:55:13
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利用小型数据集m2nist进行语义分割——(一)数据集介绍目录 文章目录利用小型数据集m2nist进行语义分割——(一)数据集介绍目录缘由前言数据集介绍数据下载/读取/显示参考链接 缘由代码地址：https://github.com/leonardohaig/m2nist-segmentation最近晚上有点失眠，玩手机伤眼睛，那就学习吧。考虑到没有写过分割网络，尤其是没有用pytorch写过分割
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2024-04-05 08:07:25
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数据集组成网络训练的第一步就是读取数据，关于输入图片如何读取，如何进行预处理，将会在本篇文章中进行演示。 首先需要了解的是，语义分割中图片和标签是分别保存的。以voc数据集为例，它有20个类别，加上背景总共21个类别。其中，JPEGImages文件夹下存放的是输入图片，它们都是JPG格式。每张图片都是R,G,B三通道，其像素值在0-255之间。SegmentationClass文件夹下存放的是标签
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2024-03-22 10:18:04
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三种图片（1）原图（2）图像分类分割（3）图像物体分割见下图：两套数据集（1）benchmark_RELEASE( Semantic Boundaries Dataset(henceforth abbreviated as SBD))是增强数据集,只包含边界(如下图)http://home.bharathh.info/pubs/codes/SBD/download.htmlP
我会经常参考这篇：cited首先，把自己手里的数据集，规范成标准数据集格式。 我一般用VOC。在mmsegmentation项目下的configs文件夹里，选好自己要用的模型。右键复制路径。命令行输入：python train.py ./configs/你选的模型.pth会报错！但是这样就能在work_dirs文件夹下找到一个你选择的模型的.pth文件。然后我们把这个文件复制一下，在这个上面改。
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2024-08-10 20:39:59
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The Cut Copy Paste Plus plug-in enhances the standard Cut, Copy and Paste commands in Eclipse IDE. When the preference - Preferences > General > Edito
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2017-09-04 15:54:00
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