图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性，不同子区域的特征呈现较为明显的差异。 常用方法1.基于阈值的分割方法 2.基于边缘检测的分割方法 3.基于区域的分割方法 4.基于深度学习的分割方法1.基于阈值的分割方法 基本思想：首先，确定一个合适的阈值T（阈值选定的好坏是此方法成败的关键）；其次，将大于等于阈值的像素作为物体或背景，生成一个二值图像。 （基于图
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2023-11-24 11:04:39
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目录1. sigmoid + BCELoss2. BCEWithLogitsLoss3. gossip本篇文章是在做图像分割任务，关于损失函数的一些内容。这里需要的损失函数是：BCEWithLogitsLoss() 就是：sigmoid + BCELoss1. sigmoid + BCELoss接下来通过例子来讲解，例如图像分割的时候，网络输出的预测图像是2*2 的矩
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2024-04-11 13:22:02
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1、FCN《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是不含全连接层的全卷积网络，对图像进行像素级的分类，解决了图像的语义分割问题，可以接受任意尺寸的图像大小，采用反卷积对最后一个特征图（feature map）进行处理，使其恢复到输入图像的尺寸，对每个像素产生
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2023-12-04 14:21:50
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图像分割所谓图像分割指的是根据灰度，颜色，纹理和形状等特征把图像划分为若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。语义分割（Semantic Segmentation）语义分割的目标是从像素水平上理解，识别图片的内容，输入图片后，输出同尺寸的分割标记（像素水平），每个像素会被识别为同一个类别。主要用于机器人视觉和场景理解，自动驾驶，医学X光领域。算法
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2024-01-03 13:25:55
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作者：梦飞翔 编辑：学姐引自Unetr: Transformers for 3d medical image segmentation1.序言本文将以Nvidia团队最近提出的一种新的医学图像分割网络作为切入点，结合所用开源数据集，为各位同学提供一份从下载数据集到搭建网络训练医学任务的完整攻略，希望可以为各位医工交叉领域的同学提供一条捷径，力争少走弯路。2.开源数据集获取与使用本节将以论文作者使用
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2024-01-25 18:03:29
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图像检测与图像分割我们之前讲的都是图像分类的问题，在这一讲我们要介绍一些其他的计算机视觉中的问题，例如图像检测与图像分割。我们主要介绍一下四个部分：图像分割、分类+定位、多目标检测、多目标实例分割语义分类第一部分是语义分类。我们需要给每个像素都输出一个值，来代表这个像素属于某一个分类一种传统的方法就是用滑动窗口不断在输入图像上滑动， 然后输出窗口中央的像素属于哪一类。这种方法有很大的冗余性，比如两
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2023-12-26 21:03:40
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这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。1. 损失函数在医学图像分割中的应用上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图像，典型的类别不平衡），基于重叠度的损失函数（例如Dice Loss），优化效果要好于原始的交叉熵损失函数。医学图像种类丰富，具体的分割问题可以加入先验知识来提高优
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27794982目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。VOC2012：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/MSCOCO：http://mscoco.org/explore/在深度学习应用到计算机视觉领域之前，研究人员一般使用纹理基元森林(Tex
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2024-05-10 17:08:43
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目录一.语义分割二.有哪些不同的方法去解决语义分割问题？三.论文总结FCNSegNetDilated ConvolutionsDeepLab(v1&v2)RefineNetPSPNetLarge kernel MattersDeepLab v3BiseNet首先解释语义分割问题，然后大概了解一下一些常规方法，最后介绍几篇有代表性的文章。一.语义分割语义分割是从像素级别理解图像，也就是说我们
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2024-03-28 22:05:10
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6.6.0 背景目标检测和语义分割的效果在短时间内得到了很大的改善。在很大程度上，这些进步是由强大的基线系统驱动的，例如，分别用于目标检测和语义分割的Fast/Faster R-CNN和全卷积网络(FCN)框架。这些方法在概念上是直观的，提供灵活性和鲁棒性，以及快速的训练和推理。论文作者在这项工作中的目标是为目标分割开发一个相对有力的框架。Mask RCNN主要解决的是实例分割，语义分割 (sem
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2024-06-03 10:26:37
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今天要讲的模型属于深度学习（准确地说应该是卷积神经网络）在医学图像领域的应用，主要参考了一篇2015年的paper《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》，正好通过这篇paper的学习来了解一下深度学习到底在图像问题领域是怎样运作的。我之前接触过简单的深度学习在图像领域的应用，就是对于手写数字1-9的识别，本
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2024-05-13 15:26:39
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在计算机视觉中，术语“图像分割”或简单的“分割”是指根据某些标准将图像划分为像素组。 分割算法以图像为输入，输出一组区域（或段），这些区域（或段）可以表示为1、如图1所示的轮廓集合。2、一种掩码（灰度或颜色），其中每个部分被分配一个唯一的灰度值或颜色来识别它。一个例子如图2所示。图像分割的问题已经被多种不同的方式处理。有时，它被认为是一个图分割问题。有时，它被认为是变化框架中的能量最小化问题，而在
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2024-03-21 16:46:00
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一、基本概念GraphCut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割，该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息, 只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果, 和分水岭算法比较相似, 但是计算速度比较慢, 得到的结果比较精确。步骤如下：GrabCut算法的实现步骤：在图片中定义(一个或者多个)包含物体的矩形。矩形外
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2023-12-01 10:39:58
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文(下文中简称FCN)开创了图像语义分割的新流派。在后来的科研工作者发表学术论文做实验的时候，还常常把自己的实验结果与FCN相比较。笔者在做实验的时候，也去改动并跑了跑FCN的代码，可是问题出现了，笔者的训练并不收敛。 下面是笔者最初的训练prototx
要看一篇图像分割的论文，各种不懂。后来看到前人的经验贴http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cccd8d3010125e6.html 中给出了学习图像分割的入门资料，今天照着步骤认认真真的在学网络最大流与最小割问题网上有份资料挺好的：http://course.cug.ed...
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2014-07-10 20:02:00
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语义分割图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上投影到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。不同于分类任务中网络的最终结果
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2024-02-02 10:34:53
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目录一、图像分割简介（一）图像分割类型1. 根据不同的任务和数据类型：（二）语义分割性能指标：二、FCN网络简介（一）FCN网络如何工作？（二）feature map的上采样（Upsample）操作：（三）什么是FCN?（四）FCN的优缺点 三、U-Net模型（一）什么是U-Net？ 1. U-Net网络的结构
大家好，我是羽峰，今天要给大家分享的是一个图像分割网络，文章会把整个代码进行分割讲解，完整看完，相信你一定会有所收获。目录1. 认识图像分割2. 基于深度学习的分割1. Oxford-IIIT Pet 数据集介绍2. 下载 Oxford-IIIT Pets 数据集3. 定义模型4. 训练模型5. 做出预测1. 认识图像分割图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图
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2023-10-30 23:12:13
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pspnet: deeplab: 语义分割的目标仅仅是获知已知对象的每个像素的类别标签。场景解析是基于语义分割的，它的目标是获知图像内所有像素的类别标签。场景解析通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。PSPNet最终：获得201
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2024-01-13 13:39:50
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PCNN在图像融合中应用广泛1、脉冲耦合的神经元之间有有耦合和无耦合两种形式。，有耦合的神经元之间存在能量传播，产生同步脉冲发放，从而将输入相似的神经元在同一时刻点火。3、脉冲神经网络–第三代人工神经网络。
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2021-07-09 14:43:21
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