语义 VS 实例 VS 全景分割（Semantic vs. Instance vs. Panoptic Segmentation）图像分割是人工智能革命的重要组成部分。它是各行各业（例如，制造、零售、医疗保健和运输）自主应用的核心组件。 从历史上看，由于硬件限制，图像分割在大规模上是无效的。如今借助 GPU、云 TPU 和边缘计算，普通消费者也可以使用图像分割应用程序。这篇博客将讨论语义、实例和全
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2024-04-29 08:27:12
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简介SegFormer是一种简单高效的Transformer语义分割网络，发表在NeurlPS'21(SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers)上。在Vision Transformer在计算机视觉领域大获成功后，越来越多的视觉工作也转移到了Transformer架构上来。S
语义分割与数据集Semantic Segmentation and the Dataset在目标检测问题中，我们只使用矩形边界框来标记和预测图像中的对象。在这一节中，我们将对不同的语义区域进行语义分割。这些语义区域在像素级标记和预测对象。图1显示了一个语义分割的图像，区域标记为“dog”、“cat”和“background”。如您所见，与目标检测相比，语义分割使用像素级边界标记区域，以获得更高的精
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2024-05-24 11:59:38
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YOLOv5与历代YOLO算法相似，使用了网格的概念，将图像划分为多个网格，每个网格负责预测一个或多个物体，简单来说每个网格都可以产生预测框。网格可以产生预测框的原因也很简单。网格内存有几个（一般为三个）预测框的模板，也就是"anchor"每个anchor都有预设的宽高、坐标以及置信度。置信度表示网格内
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。 1 分类需求2 具体操作2.1 ROI区域绘制2.2 最小距离法2.3 最大似然法2.4 支持向量机3 精度评定4 分类后处理4.1 小斑块处理4.2 分类统计4.3 修改类别颜色5 结果对比 1 分类需求 我们先来看一下本文需要实现
# Python 语义分割后的后处理
## 引言
语义分割是计算机视觉中的一种重要技术，旨在将图像中的每个像素分类到特定的类别中。尽管深度学习模型在这方面已经取得了显著进展，但其输出常常需要后处理来提高分割结果的质量。本文将探讨 Python 中的语义分割后处理技法，并给出相关代码示例。
## 后处理步骤
后处理通常包括以下步骤：
1. **平滑处理** – 消除小的噪音或错误分类。
2
原创
2024-09-28 04:21:01
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减少DrawCall DrawCall 是CPU 对 GPU 发送一次渲染指令，其中传递了材质球，顶点等信息。发生DrawCall 比较损耗效率,所以要尽量减少DrawCall。 Batches 与 DrawCall 息息相关。Batches 是把一个或多个物体一次提交给gpu 渲染的流程。 也就是一个批次产生一次DrawCall。一个批次把尽可能多的物体一起渲染，就可以减少DrawCall。 批
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2024-07-04 06:30:13
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一、OnRenderImage的性能问题在我们看到的后处理教程或者后处理插件中，通常的处理方式是在OnRenderImage方法中处理后处理。在我刚开始整合后处理的过程中发现，即使不做任何后处理，仅仅一句Graphics.Blit(Source, Destination)，也会导致严重的掉帧，这看起来是不符合逻辑的。在Google后，找到问题的说明Post Process Mobile
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2024-03-19 14:23:22
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语义分割是将标签分配给图像中的每个像素的过程。这与分类形成鲜明对比，其中单个标签被分配给整个图片。语义分段将同一类的多个对象视为单个实体。另一方面，实例分段将同一类的多个对象视为不同的单个对象（或实例）。通常，实例分割比语义分割更难。 语义和实例分割之间的比较。（
来源 ）
本博客探讨了使用经典和深度学习方法执行语义分割的一些方法。此外，还讨论了流行
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2024-02-28 21:17:20
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什么是语义分割对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有：VOC2012 以及 MSCOCO 。有哪几种方法传统机器学习方法：如像素级的决策树分类，参考TextonForest 以及 Random Forest based classifiers 。再有就是深度学习方法。更确切地说，是卷积神经网络。深度学习最初流行的分割方法是，
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2024-05-27 17:04:27
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贴上前两节的博客链接：task1-赛题理解task2-数据扩增 本章主要讲解的是语义分割网络模型的发展：
FCN
、
SegNet
、
Unet
、
DeepLab
、
RefifineNet
、
PSPNet
、 GAN 语义分割。 语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉任务（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其 结合了图像分类、目标检
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2023-10-31 19:04:07
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语义分割语义分割方法在处理图像时，具体到像素级别，也就是说，该方法会将图像中每个像素分配到某个对象类别。相关模型要具有像素级的密集预测能力。目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。除了全连接层结构，在分割问题中很难使用CNN网络的另一个问题是存在池化层。池化层不仅能增大上层卷积核的感受野，而且能聚合背景同时丢弃部分位置信息。然而，语义分割方法需对类别图谱进行精确调整，
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2024-03-19 20:49:36
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按时间顺序总结paper，看语义分割的结构是如何演变的。分别有FCN 、SegNet 、Dilated Convolutions 、DeepLab (v1 & v2) 、RefineNet 、PSPNet 、Large Kernel Matters 、DeepLab v3、DeepLab v3+ …一、大礼包语义分割：对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有：VOC2012 以
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2024-05-21 10:22:40
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1.1 开发中的重点问题两个瓶颈Cpu向Gpu发送指令，每发送一次数据，称为DrawCall(DC)Cpu从硬盘读取，处理高并发与并行计算(I/O)1.2 优化时针对的点MeshMatirial（纹理，shader） 以上两条任意一个发生变化，就会重新产生一个DC，所以我们优化的时候主要针对它们2. UI优化2.1 搭UI的时候需要注意的问题2.1.1 UI层级计算NGUI的渲染单位是panel，
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2024-04-23 12:17:24
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之前看了一段时间OoD在语义分割中的应用，并且学习了一些基本的语义分割模型，总结记录 本文目录语义分割FCNUnetSegNet(实时语义分割)Deeplab v1(VGG16)感受野Deeplab v2(Resnet)Deeplab v3 语义分割语义分割一直存着语义信息和细节信息的矛盾。语义信息足够，局部细节信息不足，细节就会模糊，边缘就会不精准；细节信息准确，语义信息欠缺，像素点预测就会错误
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2024-03-19 08:41:51
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本章的大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域；第二类方法根据一组预定义的准则把一幅图像分割为多个区域。上一节采用第一类方法首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为边界的方法来识别区域。本节讨论根据灰度值或灰度值的性质来将图像直接划分为多个区域的技术。由于图像阈值处理直观、实现简单并且计算速度快，因此在图像分割应用中处
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2024-05-06 17:09:27
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图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域，并识别其中的内容。下面将从以下几个方面分别介绍： 语义分割的概念、相关解决方法、相关研究的综述。语义分割是什么？语义分割方法在处理图像时，具体到像素级别，也就是说，该方法会将图像中每个像素分配到某个对象类别。下面是一个具体案例。 左边为输入图像，右边为经过语义分割后的输出图像。该模型不仅要识别出摩托车和驾驶者，还要标出每个对象的边界。因此，与分类目的
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2024-03-31 16:07:18
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抓图后处理优化之图优化 [TOC] 背景 定义一系列虚拟抓图设置G1，G2，G3,.. GN 每个虚拟抓图对应一系列的抓图和后处理， Gi = grab(i,1) + .. grab(i,m) + pp(i, 1) +.. + pp(i, k) 如何以最快的时间拿到所有图？ 假设: 不同的grab有
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2019-10-12 12:39:00
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1.研究背景汽车主动安全系统能够实现风险的主动预防和规避，其能有力缓解当前我国汽车交通事故频发的困境，故对其的相关研究得到了国家的大力支持。 车道保持辅助系统（LKAS，Lane Keeping Assistance Systems）作为ADAS中的一种，它能够有效地避免因车辆偏离正常行驶车道而引发的交通事故。有关专家表示，由车道偏离造成的事故占全球汽车交通事故总量的50%左右，因此围绕LKAS展
目录前言1. cross entropy交叉熵2. dice coefficient3. focal loss参考 前言 语义分割任务可以看作像素级的分类任务，在设计基于语义分割的深度学习架构时，尤其是在伪装目标分割的特殊场景下，损失/目标函数的选择非常关键，会直接影响到算法的学习过程，进而影响到模型的收敛速度、分割准确度。 目前，语义分割种常用的损失函数包括cross entropy,
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2024-03-24 14:14:22
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