人工智能被认为是第四次工业革命，google，facebook等全球顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向AI，虽然免不了存在泡沫，被部分媒体夸大宣传，神经网络在图像识别，语音识别，自然语言处理，无人车等方面的贡献是毋庸置疑的，随着算法的不断完善，部分垂直领域的研究已经落地应用。在计算机视觉领域，目前神经网络的应用主要有图像识别，目标定位与检测，语义分割。图像识别就是告诉你图像是什么，目标定位与检
转载
2024-05-22 22:48:31
91阅读
文章目录前言一、环境配置二、训练过程1.引入库2.数据集准备转换为 VOC 格式的数据集Convert to 灰度图Convert to tfrecord3.训练前代码准备4.主要训练参数5.预训练模型6.测试model_test.py7.训练8.可视化测试9.验证10.查看日志11.导出模型三、测试总结 前言 本文是为了记录deeplabv3+训练过程。 一、环境配置我的环境：ub
转载
2023-10-20 06:41:49
59阅读
分割对于图像解释任务至关重要，那就不要落后于流行趋势，让我们来实施它，我们很快就会成为专业人士！什么是语义分割？它描述了将图像的每个像素与类别标签（例如花、人、道路、天空、海洋或汽车）相关联的过程，即我们要输入图像，然后为该图像中的每个像素输出一个类别决策。例如下面这个输入图像，这是一只坐在床上的狗：因此，在输出中，我们希望为每个像素定义一组类别，即狗、床、后面的桌子和橱柜。在语义分割之后，图像看
转载
2024-03-21 09:28:18
64阅读
摘要： 提出了一种新颖而实用的深度全卷积神经网络结构用于语义像素分割称为SegNet。这个核心的可训练分割引擎包括一个编码器网络，一个相应的解码器网络，以及一个像素级的分类层。编码器网络的架构与VGG16网络中的13个卷积层拓扑结构相同。解码器网络的作用是将低分辨率的编码器特征映射到全输入分辨率的特征映射，以便按像素分类。SegNet的新奇之处在于解码器对其低分辨率输入
转载
2024-03-31 06:44:13
108阅读
摘要语义分割（Semantic Segmentation），是计算机视觉中的一项关键技术之一，用于识别图像中的对象，并为对象进行分类。从宏观上来看，语义分割为人工智能模拟人类“看得见“的能力提供了基础支撑，为机器对周边场景的理解铺平了道路。本文使用Pytorch框架，实现了一个简单的语义分割模型，并介绍了语义分割技术在实际中的一些应用。旨在通过简单易懂的代码实现，来了解语义分割技术和机器学习的主要
转载
2024-03-10 10:15:54
137阅读
深度学习语义分割理论与实战指南1 语义分割概述2 关键技术组件2.1 编码器与分类网络2.2 解码器与上采样2.2.1 双线性插值（Bilinear Interpolation）2.2.2 转置卷积（Transposed Convolution）2.2.3 反池化2.3 Skip Connection2.4 空洞卷积与多尺度2.5 后处理技术2.6 深监督2.7 通用技术2.7.1 损失函数2.
转载
2024-05-09 17:00:36
162阅读
现在我们需要将两者综合运用起来，其中还是有不少问题需要微调的1.进行格式转换 首先按照要求，我们需要制作好自己的VOC格式数据集 ，也就是原图的图片（一般是jpg）和与其一一对应的掩膜图像（一般是png）要想使用Augmentor进行数据增强，我们需要确保所有的图片都是jpg格式，因此需要进行格式转换，把imgs文件夹下的jpg原图转换成pngimport os
import strin
转载
2024-07-05 22:58:07
116阅读
MMSegmentation开源代码仓：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation算法丰富：600+预训练模型、40+篇算法复现模块化设计：配置简便、容易拓展统一超参：大量消融实验、支持公平对比使用方便：训练工具、调试工具、推理API语义分割基本思路按颜色分割物体内部颜色相近，物体交接颜色变化基于图像处理方法，按照颜色分割逐像素分割优势：可以充分利用已
转载
2024-02-15 15:02:33
137阅读
背景：最近在学习深度学习中分割相关的知识点，看了一些论文，这里挑出了两篇经典的并且有代表性的论文，写一篇博客记录一下读后感，供自己回忆，供有需要的人参考~1、FCN（语义分割中的“典型”）一、概述：FCN（Fully Convolutional Networks）是Jonathan Long等人在2015年CVPR中提出的首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络，也是深度学习用于语义分割领域的开山之
转载
2024-05-03 22:43:18
52阅读
遥感技术已成为获取地表覆盖信息最为行之有效的手段，已经成功应用于地表覆盖检测、植被面积检测和建筑物检测任务。本文以天池学习赛地表建筑物识别为例，对语义分割类项目的实践全流程进行了解析。具体流程如下：赛题理解赛题名称：零基础入门语义分割-地表建筑物识别赛题地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531872/information1.1
转载
2024-05-24 09:56:10
28阅读
文章目录实例分割基于检测框的实例分割Mask RCNNMask Scoring R-CNNBbox-Free的实例分割SOLOSOLO v2语义分割语义分割评价指标模型性能参数比较基于全卷积的深度语义分割模型FCNParseNetPSPNetDeepLab系列OCRNetSFNetDANet&CCNet 实例分割【1】令人拍案称奇的Mask RCNN - 知乎 (zhihu.
语义分割动手实践 - bisenetv2、deeplabv3+语义分割模型训练接上文我们已经可以通过labelme工具标注语义分割数据，然后根据labelme提供的labelme_json_to_dataset脚本，将所有json文件批量生成如下的训练数据：然后我们通过方法1、moveSrcMasksImage()分别将原图(img.png)和掩膜图像(label.png)移动整理到JPEGIma
转载
2024-02-26 21:57:49
25阅读
（六）什么是语义分割？把像素进行分类。OpenMMLab AI实战营 第6课文章目录前言一、什么是语义分割？语义分割的应用语义分割 vs 实例分割 vs 全景分割 二、语义分割的基本思路1.按颜色分割 2.逐像素分类3.改进：复用卷积计算4.再改进：全连接层的卷积化（1）全卷积网络 Fully Convolutional Network 2015（2）预测图的升采样编辑（3）基
转载
2024-05-27 10:52:14
0阅读
在这个教程中，我们将学习如何利用UNET深度学习网络实现地震图像的语义分割，除了UNET，本文还介绍了图像处理的几种常见任务，以及卷积网络常用的操作和术语，例如卷积、最大池、接受域、上采样、转置卷积、跳过连接等。1. 介绍计算机视觉是一个跨学科的科学领域，涉及如何使计算机从数字图像或视频中获得高级别的理解。从工程学的角度看，它寻求实现人类视觉系统能够完成的任务自动化。 （维基百科）在过去几年中，深
转载
2024-07-13 09:02:45
143阅读
图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在着一种递进的层级关系，图像分类聚焦于整张图像，目标检测定位于图像具体区域，而图像分割则是细化到每一个像素。基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景解析、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用前景。本文作为基于PyTo
转载
2024-08-21 10:57:42
77阅读
DeepLabV3+语义分割实战 语义分割是计算机视觉的一项重要任务，本文使用Jittor框架实现了DeepLabV3+语义分割模型。 DeepLabV3+论文：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码：https://github.com/Jittor/d
转载
2021-02-11 06:15:00
346阅读
2评论
目前遇到的loss大致可以分为四大类：基于分布的损失函数（Distribution-based），基于区域的损失函数（Region-based,），基于边界的损失函数（Boundary-based）和基于复合的损失函数（Compounded）。 一、基于分布的损失函数1.1 cross entropy loss像素级别的交叉熵损失函数可以说是图像语义分割任务的最常用损失函数，这种损失会逐个检查每个
转载
2024-03-22 21:15:52
933阅读
FCN论文链接：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation作者代码（caffe版）：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.orgtensorflow版参考代码：https://github.com/MarvinTeichmann/tensorflow-fcn一、什么是语义分割
一.deeplab系列1.简述Deeplab v1网络DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性（即高层次特征映射，根源在于重复的池化和下采样）。针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab是采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信
一、IOU--目标检测我们先来看下IOU的公式：现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1)这里我们可以看到 和 在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量．所以，我们只需要求解就行这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出：&n
转载
2024-05-08 12:36:58
236阅读
