# 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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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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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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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
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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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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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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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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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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一、话说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。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，与分类目的不同，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。VOC2012：点击打开链接MSC
一、个人理解在正文开始之前，先说说笔者对语义分割的理解，语义分割，其实就是为图片中的每个像素打上相应的标签，即将其所代表的语义具现化，呈现出的视觉效果就是图片中不同的目标有不同的颜色，如下所示： 目前语义分割主要针对的问题是以下几点： 1）如何恢复原有的分辨率 2）如何尽可能的增大感受野 3）如何处理多尺度问题 下面，笔者会以时间为顺序，给出在语义分割领域比较经典的论文。二、相关论文1、FCN 这
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2024-03-19 10:37:58
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语义分割论文Dilated convolutionlow-level & high-level information fusion2019 CVPR DFANet：Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation2020 PAMI Deep High-Resolution Representation Learni
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2024-05-24 16:15:40
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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
语义分割数据集Pascal VOC2012的读取与处理前言读取文件路径数据预处理自定义数据集类完整代码 前言Pascal VOC2012是语义分割的一个重要数据集。学习一下使用Pytorch读取和处理VOC2012。下载解压到当前文件夹，得到VOCdevkit/VOC2012文件夹。其下有5个文件夹：Annotations JPEGImages Segmentati
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2024-04-22 21:59:19
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车道线算法合集一、 SCNN1.1 核心算法1.2 总结二、 LaneNet2.1 核心算法2.2 总结三、 End2end by Least Squares Fitting（CVPR 2019）3.1 核心算法3.2 总结四、PINet五、 LaneATT（CVPR 2021 Culane数据集上F1 Score排名第一名）5.1 核心算法5.1 总结六、SAD6.1 核心算法6.2 总结七、
深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积木，一个模块一个模块地叠加，拼成最适合自己的模型。1 数据预处理1.1 图像切割 一般而言，训练集会是一整张大图，所以需要自己切割成小图训练，可以做切割，也可以在训练时划窗读取，最好先做切割，可以检查数据。切割的图片大小根据服务器性能来看，
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2024-03-17 11:37:10
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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
-------- 提出背景：上下文信息在语义分割的作用很重要。目前的两种方法：一种是基于非局部自注意力对上下文信息进行收集。这种方法是用2D相似度矩阵描述3D上下文信息，但是这种空间压缩会导致通道方面的注意力的丢失。另一种方法是直接对上下文信息建模而不进行压缩，然而目前仍然没有成熟的方法。基于以上两点，作者团队提出了一种对3D上下文表示建模的新方法，该方法不仅避免了空间压缩，
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2024-09-10 11:26:00
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