1.图片转npy在将图片转成npy格式的时候，想查看矩阵是否有问题，刚开始时没有乘以255，用cv2.imwrite保存图片，打开后发现全部都是黑的，在查阅资料后发现自己当初对图片进行了归一化处理，也就是除以了255，导致图片的像素值都在0~1之间，所以保存图片时显示全黑。因此在保存时乘以255恢复到原来的像素值就可以了print (imgs_mask_train[0][0])
min, max,
一、《Dive Into Deep Learning》学习笔记1.语义分割和数据集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2.图像分割和实例分割3.Pascal VOC2012语义分割数据集预处理目录函数与类#功能类函数：
def read_voc_images(voc_dir,is_train=True):
"""读取所有voc图像并
转载
2024-04-01 09:45:20
69阅读
午餐之后，下午的演讲由两场语义分割开始，这意味着识别和描述图片中的物体。在道路场景解析（自动驾驶汽车），机器人抓取物体和医疗保健（分割肿瘤，龋齿等）等中是很有用的任务。 Sven Behnke，波恩大学计算机科学系主管，讲述了两个算法，神经抽象金字塔和语义RGB-D感知器。《神经抽象金字塔（NAP）》是他的历史著作（约98年， 论文）。NAP是一个神经网络，其包括横向连接，与
Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（语义分割的全卷积神经网络）一、摘要首先强调结论：我们的算法超过了传统算法的最优结果。紧接着说明算法的核心观点：提出的全卷积网络可以实现端到端的任意尺寸图像语义分割。其次介绍算法的核心步骤：1.改编成熟的分类网络（AlexNet ,the VGG net , GoogLeNet&
转载
2024-02-26 09:15:10
67阅读
前言：SoftIoU Loss，它是一种用于语义分割任务的损失函数，它的全称是Soft Intersection over Union Loss。在语义分割任务中，IoU（Intersection over Union）是一种常用的指标，用于衡量预测结果和真实标签之间的相似度。SoftIoU Loss是在IoU的基础上进一步发展而来的，它对IoU进行了平滑处理，以便更好地优化训练过程。与传统的Io
转载
2024-05-08 09:14:01
82阅读
语义分割的里程碑式模型FCN于2015年出现，一举将语义分割的准确率提高近20%个点，MIOU也有极大改善，FCN的表现远超传统模型。FCN叫做全卷积网络，顾名思义网络的各个层都是卷积层，即不再使用全连接层。这种方式使FCN很好地保存了特征的空间信息。在传统的卷积网络中，一层一层的卷积核池化使特征维度不断降低，而语义分割最后是要得到和原图同尺寸的分割图。FCN的做法是使用上采样提高分辨率。而对于前
转载
2024-04-15 13:45:24
80阅读
简介 图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。 FCN论文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038.p
转载
2024-03-01 15:14:58
136阅读
文：Jonathan Long,Evan Shelhamer,Trevor Darrell.Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.CVPR 2015 素质三连1.论文贡献提出了基于VGG16的FCN语义分割模型，将浅层的表征信息和深层的语义信息结合起来，产生准确、精细的语义分割。关键点 ：1) 卷积化(Convolu
转载
2024-08-13 11:28:58
290阅读
文章目录语义分割的评价指标IoU or IU（intersection over union）pixcal-accuracy （PA，像素精度）参考资料 语义分割的评价指标在整理评价指标之前，先补充一下预备知识。 我们在进行语义分割结果评价的时候，常常将预测出来的结果分为四个部分：true positive,false positive,true negative,false negative,
转载
2024-05-22 15:49:42
100阅读
论文地址 ：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 论文代码：Github链接1. 摘要 文章主要的工作是将空间金字塔池化和编解码模块结合，在DeepLabV3的基础上提出DeepLabV3+：使用DeepLabV3作为编码结构，再次基础上增加一个简单有效的解码模块来精细化
转载
2024-09-23 10:08:16
59阅读
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdfgithub:https://github.com/generalized-iou摘要 在目标检测的评测体系中，IoU是最流行的评价准则。然而，在对边界框的参数进行优化时，常用到距离损失，而按照IOU的标准则是取其最大值，二者之间是有一定差别的。对一个标
1. 语义分割IoU的定义传统意义上的IoU(Intersection over Union，交并比)直观表示:公式: 语义分割中的IoU在语义分割的问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。 这个比例可以变形为正真数（intersection）比上真正、假负、假正（并集）之和。在每个类上计算
转载
2024-04-26 11:18:23
1045阅读
目录1.什么是语义分割2.语义分割常见的数据集格式 3.常见的语义分割评价指标 4.转置卷积 1.什么是语义分割 常见分割任务：语义分割、实例分割、全景分割
图一 原始图片
图二 语义分割
图三 实例分割 语义分割（例如F
转载
2024-08-08 11:25:28
94阅读
Visual TransformerAuthor：louwillMachine Learning Lab 自从Transformer在视觉领域大火之后，一系列下游视觉任务应用研究也随之多了起来。基于视觉Transformer的语义分割正是ViT应用最多的一个经典视觉任务之一。在视觉Transformer介入语义分割之前，基于深度学习的语义分割是被以UN
转载
2024-03-24 13:45:05
300阅读
1. 比赛名称FLAIR #1: Semantic segmentation and domain adaptation2.赛题背景我们在这里展示了一个大型数据集（>200 亿像素）的航空影像、地形信息和土地覆盖（建筑物、水、森林、农业…）注释，目的是进一步推进语义分割、领域适应和迁移学习。全国范围内的遥感航空影像必然是在不同的时间和日期以及在不同的条件下获得的。同样，在大范围内，语义类的特
标题以下，全是干货论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.01547.pdf代码链接：https://git.io/ContextPrior最近的工作广泛探索了上下文相关性在语义分割任务中的重要性，通过充分捕获上下文信息以获得更准确的分割结果。但是，大多数方法很少区分不同类别之间的上下文相关性，这可能会影响语义分割模型的性能。例如，之前的经典工作non-local网络关注的
（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
segmentation核心代码#pragma omp parallel for for (size_t i = 0; i < outputDim.d[1]; i++) { // h for (size_t j = 0; j < outputDim.d[2]; j++) { //
原创
2021-09-06 17:16:58
2116阅读
前言 文章主要参考B站up主霹雳吧啦Wz， Unet结构的主要贡献在于U型结构，并且常用于生物医学图像上。该结构可以使它使用更少的训练图片的同时，且分割的准确度也不会更差。其左边网络为特征提取网络：使用conv和pool；右边网络为特征融合网络：使用上采样层产生的特征图与左侧的特征图进行拼接
尽管深度结构在许多任务中都有效，但它们仍然受到一些重要限制。尤其是，它们容易遭受灾难性的遗忘，即，由于需要新的类而未保留原始训练集时，当要求他们更新模型时，他们的表现很差。本文在语义分割的背景下解决了这个问题。当前的策略无法完成此任务，因为他们没有考虑语义分割的特殊方面：由于每个训练步骤仅为所有可能类别的子集提供注释，因此背景类别的像素（即不属于任何其他像素的像素）类）表现出语义分布偏移。在这项
