python学习笔记@[TOC](python学习笔记)笔记1.解决的是Matplotlib 绘图时可能出现的中文字符和负号 乱码的问题2.dataset.values---- 从DataFrame类型转换为Numpy数组3.使用 Matplotlib 库中的 plot 函数，绘制了一个散点图。4.if __name__ == "__main__": 用于判断当前脚本是否作为主程序直接运行5.总结
边缘和一些其他区域忽略了。 数据集是ms coco，这些坐标是两两一组，多边形的节点x坐标和y坐标两两一组。之后再把这个多边形区域转换成右下角的这种形式。 pixel acc的分子是预测正确的像素点个数，分母是这个图片总的像素点个数。 mean acc意思是把每个类别的acc计算出来求和，然后除以类别个数。 mean iou的意思是对每一个类别求iou，然后求和除以类别个数。（假设绿色是真实的标
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2024-08-30 22:15:01
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本文是收录于ECCV2020，将语义分割网络解耦成主体部分和边缘部分，并将body和edge同时进行优化，思想其实很简单。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.10035.pdf代码地址：https://github.com/lxtGH/DecoupleSegNets现有的语义分割方法要么通过对全局上下文信息建模来提高目标对象的内部一致性，要么通过多尺度特征融合来对目标对
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2024-08-15 10:24:14
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DDRNet论文：Hong Y, Pan H, Sun W, et al. Deep dual-resolution networks for real-time and accurate semantic segmentation of road scenes地址：https://paperswithcode.com/paper/deep-dual-resolution-networks-for
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2024-05-23 15:32:46
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本文分别基于Instance Normalization (IN)与Instance Whitening (IW) 提出了两个用于编码器与解码器之间的即插即用模块：Semantic-Aware Normalization (SAN)与Semantic-Aware Whitening (SAW)，能够极大的提示模型的泛化能力。在面临各种与训练数据的分布不一致的测试数据时，SAN与SAW仍能帮助模型尽
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2024-05-06 14:40:03
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作者单位：美团1 简介BiSeNet已被证明在实时分割two-stream网络中是有效的。但是，其添加额外path以对空间信息进行编码的原理很耗时，并且由于缺少任务专用设计，因此从预训练任务（例如图像分类）中借用的主干可能无法有效地进行图像分割。为了解决这些问题，作者提出了一种新颖且有效的结构，即通过消除结构冗余来缓解以上的耗时问题（Short-Term Dense Concatenate net
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2024-03-21 16:37:56
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零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task2 数据扩增-学习笔记2 数据扩增方法2.1 学习目标2.2 常见的数据扩增方法2.3 OpenCV数据扩增2.4 albumentations数据扩增2.5 Pytorch数据读取2.6 本章小结2.7 课后作业总结1）查看效果2）albumentations的例子3）为什么增强操作多了，反而效果更差了? 2 数据扩增方法本章主要内容为数据扩增方法、
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2023-12-11 18:50:27
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机器之心发布机器之心编辑部在深度学习的发展过程中，领域自适应和知识迁移受到越来越多研究者的关注。他们希望一个领域数据集中学习的知识可以迁移到新的领域中。针对这一目的，滴滴和加州大学伯克利分校的研究者提出一种新的多源领域自适应模型，该模型能够同时利用和学习多个不同源域的训练样本，进而显著提升了图像语义分割的性能。随着深度学习的发展，研究者们希望深度学习模型不但可以从特定领域训练集中学习监督知识，更希
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2024-03-04 06:06:48
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零基础入门语义分割-Task5 模型训练与验证一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。5 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。5.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集
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2024-08-02 21:16:40
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# PyTorch 实例分割与语义分割的区别
在计算机视觉中，分割是将图像分成多个部分以便进行分析的重要任务。主要包括两种类型：实例分割（Instance Segmentation）和语义分割（Semantic Segmentation）。虽然两者都旨在标记图像中的对象，但是它们在细节和应用上有显著的不同。
## 语义分割
语义分割是将图像中的所有像素标记为属于某一个类别。每个像素都被分配一
原创
2024-09-07 06:42:22
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02706.pdf本文是上海交通大学团队提出的轻量级实时语义分割算法。本文主要从视觉注意力机制中的non-local 模块出发，通过对non-local模块的简化，使得整体模型计算量更少、参数量更小、占用内存更少。在Cityscapes测试集上，没有预训练步骤和额外的后处理过程，最终LRNNET模型在GTX 1080Ti显卡上的速度为
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2024-02-20 07:24:22
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【导读】自动驾驶里视觉一直为人所诟病，特斯拉就是经常被拉出来批判的典型。谷歌最近开发了一个新模型，效果拔群，已被CVPR2021接收。对于人来说，看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局，能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象，确定实例大小并重建3D场景布局。 这个问题有一个术语叫做光学可逆问题inverse optics problem，它是指从视网膜图像到视网膜刺激源的模糊映
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2024-04-21 12:49:32
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目前的分割任务主要有三种：①像素级别的语义分割；②实例分割；③全景分割（1）语义分割 (semantic segmentation)通常意义上的目标分割指的就是语义分割，图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，即对图像中的每个像素都划分出对应的类别，实现像素级别的分类。 举例说明：语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不
实例分割综述 Deep learning models are vulnerable to adversarial examples: perturbations on the input data that are imperceptible to humans can cause a well trained deep neural network to make misclassifica
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2024-08-06 20:59:55
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面向初学者的PyTorch:使用torchvision进行语义分割1.加载模型2.加载并显示图像3.图像预处理4.Forward pass through the network5.输出6.Final Result 使用已经在COCO Train 2017数据集的子集上进行训练的FCN，该子集对应于PASCALVOC数据集。模型共支持20个类别。1.加载模型from torchvision im
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2023-08-10 15:09:18
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很久没给大家带来教程资源啦。正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。△图源：stanford该教程是基于2020年ECCV Vipriors Chalange Start Code实现了语义分割，并且添加了一些技巧。友情提示：教程中的所有文件均可以在文末的开源地址获取。预设置在开始训练之前，得首先设置一下库、数据集
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2024-08-30 11:23:33
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编辑 | Carol商汤科技研究团队发表论文《Every Frame Counts: Joint Learning of VideoSegmentation and Optical Flow》，该论文被AAAI 2020录用。 视频语义分割的一个主要的挑战是缺少标注数据。在大多数基准数据集中，每个视频序列（20帧）往往只有一帧是有标注的，这使得大部分监督方法都无法利用
未看或未总结PSPnetDeeplab v3Path Aggregation Network for Instance SegmentationLarge Kernel Matters -- Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Networksegment everythingContext Encoding for Sema
作者：Liang-Chieh Chen、Yukun Zhu参与：刘晓坤、路雪刚刚，谷歌开源了语义图像分割模型 DeepLab-v3+，DeepLab-v3+结合了空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构的优势，是自三年前的 DeepLab 以来的最新、性能最优的版本。GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research
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2024-03-12 07:55:48
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本篇文章主要是向大家普及下语义分割的一些来龙去脉，同时也是为下篇文章《关于语义分割的亿点思考》做前情铺垫，届时笔者将会对语义分割这个领域进行一个深刻而全面的分析，跟大家唠一唠语义分割这条路还可以怎么走。今天，让我们先重拾初心，看看这些年，语义分割是如何一路走过来的。什么是图像分割？首先，考虑下面这张图片： 假设我们有一张图片，我们要解决的问题是图片中出现的是什么？没错，这是一只可爱的小狗狗，我们
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2024-05-24 09:57:14
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