本节主要目的是介绍图像分割的一些基本概念。来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。本节重点：1）图像分割的基本概念及图像分割分类的基础；2）边缘分割法；3）阈值分割法；4）区域分割法。图像分割概述 人类视觉在观察和分析一幅图像时，总是首先将注意力集中在图像中的感兴趣的物体或区域，即将其从其他景物中分离开来，然后对其进行特征分析，再根据其特征和大脑中对其的认识进行识别。计算机进行图像处理、
0.简介什么是局部整体化呢？简单来说，就是把组成大部件的零件也当成大部件来看待，这样的话，一个大部件实际上就是由很多大部件（逻辑上是小零件）来构建而成的。听起来是挺怪的，至于为什么要这样做呢，请看下文。1.起源 当时我们在做Android平台上的陀螺游戏，通过计算顶点坐标构建出陀螺的3D模型（即圆锥+圆柱+圆），后来突然在纹理贴图的设计上卡住了。
一.数据来源Search | Kaggle 我们的要分类的垃圾只有香蕉皮，烟头，塑料瓶，易拉罐，废电池，只要你有合适的数据集都可以拿来用。 另外还可以用爬虫来获取一些图片。数据集和爬虫文件所有代码我都放在网盘里了，有需要的小伙伴请自取。二.环境要求PyTorch1.10及以上CPU/GPU训练均可python3.0及以上Windows10及以上三.原
A semantic segmentation method with category boundary for Land Use and Land Cover (LULC) mapping of Very-High Resolution (VHR) remote sensing image论文链接 目录A semantic segmentation method with category b
当前堆叠许多卷积和池化操作的深度模型面临着这些问题：1、有效感受野非常有效；2、不能很好的进行上下文建模；3、当前卷积神经网络无法有效建模相距较远的区域之间的全局关系；......这时候，就需要引出咱们今晚的重头戏——图卷积网络，它是指建模任意区域之间的关系转换为学习交互空间中节点的交互。图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律，例如 PageRank 引用网络、社交网络
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2023-10-25 10:16:58
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在这篇博文中，我将分享如何解决“diffusion model 分割”这一问题。这个过程比较复杂，但我会努力将其拆解成易于理解的步骤。
### 环境准备
首先，我需要准备好我的开发环境。针对“diffusion model 分割”问题，我将需要如下依赖：
- Python 3.x
- TensorFlow/Keras
- NumPy
- OpenCV
为了确保所有依赖成功安装，我将使用下面
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。量子位今天推荐的这篇文章，回顾了深度学习在图像语义分割中的发展历程。发布这篇文章的Qure.ai，是一家用深度学习来读取医学影像的公司，他们在官方博客上梳理了语义分割中的深度学习方法。他们希望通过这份介绍，能让大家了解这个已经在自然图像处理比较成熟、但是在医学图像中仍需发展的新兴技术。作者Sasank Chilamkurthy三部分
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2024-08-20 18:05:49
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手机照相机上自动降噪挺好玩的，于是研究了一下，但具体的算法都没找到。于是自己想了一下，使用平均对比度方法，降低像素颜色的差别。
原理如下：
在相片一定范围内计算平均值（修正半径）
得出平均值后，对没个像素进行修正（修正强度：0.0到1.0）
假设下图是图像颜色曲线：
通过修正强度值为0.5修正后曲线如下：
这时，图像像素点间对比对会减小，从而实现降噪的效果。
当然，这种方法缺点也比较
本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对图像分割任务的开山之作FCN网络在VOC2012数据集上进行训练的实战过程讲解。主要内容包括FCN网络的创新点分析、FCN网络架构分析，实战训练代码分析等等。本文的目录结构安排如下所示：FCN创新点分析FCN网络架构分析FCN网络搭建过程及代码详解端到端训练Voc2012数据集全过程分析FCN（Fully Convolutional Networks
在过去的几年里，生成模型的研究得到了广泛的关注，尤其是扩散模型（Diffusion Models）在图像生成和增强领域中取得了显著的成果。近年来，研究人员开始尝试将扩散模型的潜力扩展到回归任务中，如时间序列预测、数据插值和其他机器学习问题。该技术通过逐步优化样本生成，使其在回归任务中展现出独特的优势。
## 背景描述
扩散模型的基本理念源于物理学中的扩散过程，即通过若干步骤将简单的噪声数据转换
本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对图像分割任务的开山之作FCN网络在VOC2012数据集上进行训练的实战过程讲解。主要内容包括FCN网络的创新点分析、FCN网络架构分析，实战训练代码分析等等。本文的目录结构安排如下所示：FCN创新点分析FCN网络架构分析FCN网络搭建过程及代码详解端到端训练Voc2012数据集全过程分析FCN（Fully Convolutional Networks
图像补全在计算机视觉领域中扮演着重要角色，尤其是在图像恢复和内容重建的应用中。尤其是在图像缺失或受损的情况下，通过模型生成合理的内容，不仅能提高图像质量，还能改善用户体验。图像补全的一个有效方法是基于扩散模型的技术，这一方法依赖于物理和统计原理，能够处理复杂的图像补全任务。
$f(x) = \frac{1}{Z} e^{-\beta E(x)}$ 表示我们的目标为优化图像补全时的能量函数，其中
论文：Inductive Representation Learning on Large Graphs 链接：https://arxiv.org/abs/1706.02216.Inductive model在GNN基础介绍中我们曾提到，基础的GNN、GCN是transductive learning，可以理解为半监督学习。在我们构建的graph中包含训练节点和测试节点，虽然我们不知道测试节点的l
在使用 Stable Diffusion 的过程中，经常会遇到“稳定扩散语义分割错误”，这通常会导致生成图像的效果不如预期。针对这个问题，我将通过以下几个部分详细介绍如何排查和解决问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
为了顺利地解决“Stable Diffusion 语义分割错误”，我们首先需要确保我们的软硬件环境符合要求。以下是系统的基本要
一、数字图像的表示：数字图像采用矩阵来表示， 数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 黑白图像：图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过度，故称为二值图像，二值图像的像素值为0或者1； 灰度图像：每个像素的信息由一个量化的灰度来描述的图像，没有彩色信息，字节（8位）可表示256级灰度【0,255】； 彩色图像：彩色图像是指每个像素
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2024-04-19 13:39:31
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先上采样再下采样FCN因为fcn取消了cnn最后三层的全连接层，变成卷积层，使得它可以接受任何尺寸的输入图像。 尝试了三种预测结构直接进行32倍的上采样，然后逐个像素预测8s和16s则采用了更多层的浅层特征和上采到相同尺寸特征图在进行相加融合。U-NET在FCN的论文中提到8s的效果是最好的，如果我们将16s和32s去掉，转过来看，其实也是给u型结构 u net相比较fcn，他的上采样特征图拥有更
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2024-01-05 16:46:48
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目录9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。9.1 图割（Graph Cut）图（graph）是由若干节点（有时也称为顶点）和连接节点的边构成的集合。下图给出了一
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2023-07-20 14:36:14
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编辑：杜伟、陈萍无论掩码类型如何多变，苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的图像修复方法都能还原出逼真的图像。图像修复旨在填充图像中的缺失区域，被修复区域需要与图像的其余部分协调一致，并且在语义上是合理的。为此，图像修复方法需要强大的生成能力，目前的修复方法依赖于 GAN 或自回归建模。近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的研究者提出了 RePaint，这是一种基于 DD
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2024-07-12 17:32:34
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红外图像帧间降噪 1 为什么要进行帧间降噪1.1 红外图像噪声分类1 时域噪声 2 空域噪声 先谈时间噪声。顾名思义，随着时间变化也会发生变化的噪声即时域噪声。也就是随着图像的帧数的增加，图像中的目标可能会产生模糊或者拖影的情况，如何滤除这个拖尾和模糊的情况也就是我们要如何去除时域噪声。1.2 去除时域噪声的优点如前所述，要滤除时域上的噪声我们就需要做运动检测，检测运动
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2024-07-08 10:28:17
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一.医学诊断报告生成1.特点不同于image captioning 或者 sentence generation， 报告的句子结构更复杂，通常由固定模板套路，设计到医学专业词汇，对语言逻辑性，疾病判断准确性要求高。2.相关方法早期方法包括： 基于模板检索 基于学习生成 目前的方法将二者融合，平衡了模板检索和学习生成，产生更准确，流畅有逻辑的诊断报告3.论文解读《Hybrid Retrieval-G
