图像分割图像分割什么是图像分割？开始下载Oxford-IIIT Pets 数据集 & 预处理定义模型训练模型开始训练开始预测结束可选项：非平衡类与类权重 说明：本文章为作者在学习Tensorflow官方教程时的学习笔记，现整理出来供大家学习参考。您可以将本文章当作官方教程的中文翻译来阅读学习。本教程代码与官方代码一致。Tensorflow官方教程1链接附在文章末。图像分割什么是图像分割？
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2024-03-01 14:51:23
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6.4.1 DeepLab 背景相比于传统的视觉算法(SIFT或HOG)，Deep-CNN以其end-to-end方式获得了很好的效果。这样的成功部分可以归功于Deep-CNN对图像转换的平移不变性(invariance)，这根本是源于重复的池化和下采样组合层。平移不变性增强了对数据分层抽象的能力，但同时可能会阻碍低级(low-level)视觉任务,例如姿态估计、语义分割等，在这些任务中我们倾向于
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2024-04-25 16:19:00
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目标分割一、目标分割概述1.什么是目标分割2.目标分割算法介绍算法分类3.数据集及竞赛二维数据集2.5维度数据集3D数据集4.算法效果评价指标目标分割总结二、FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation ）1.FCN 背景介绍2.FCN介绍全卷积网络tf.keras.layers.Conv2DTranspose( filters, kernel
原创
2021-08-13 23:59:03
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什么是图像分割(image segmentatioin)?想必你已经了解图像分类，神经网络所应用的任务之一就是对输入图像进行分类，指出其属于哪一类图像。然而，如果你需要从图像中识别出物体，指出图片中的像素点分别归属于什么物体，这种情况下你需要的是分割图像(segment the image)，换句话说就是给图像的像素点打上标签。图像分割(image segmentation)的任务就是训练一个神经
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2024-09-02 10:10:36
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本文翻译自Medium上的文章：Step by Step TensorFlow Object Detection API Tutorial — Part 3: Creating Your Own Dataset，进行到这一步，我们已选择了预训练模型，并将现有数据集转化为单个TFRecord文件。但是，如果我们找到的数据集与即将使用的目标检测模型不完全匹配，而我们希望获得最佳效果，该怎么办？ 更极端
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2024-05-01 15:08:42
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整理：Tom Hardy
对目标检测开源框架进行了汇总，无论是模型的快速实现，抑或是落地调优，都非常方便
1、mmDetection维护：商汤科技Github连接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection为目标检测而生的框架，商汤科技和香港中文大学联合开源。支持的模型越来越多（如下图所示），模块化的设计：backbone、neck、box
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2024-08-20 21:53:12
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安装anaconda前往anaconda清华镜像站下载最新版本 可参考我的博文anaconda简单入门创建python3.6环境非常不建议使用windows，因为学界、工业界tensorflow基本上都是linux环境，windows各种工具bug调试麻烦多多。笔者很早就完成了ubuntu 18.04的教程，windows又花了很多时间解决BUG linux,macos系统使用terminal，w
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2024-07-22 10:47:33
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平时工作就是做深度学习，但是深度学习没有落地就是比较虚，目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际，也了解到目前主要有caffe2，腾讯ncnn，tensorflow，因为工作用tensorflow比较多，所以也就从tensorflow上下手了。下面内容主要参考&翻译： https://www.tensorflow.org/mobile/?hl
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2024-05-27 17:12:24
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Tensorflow object detection API训练自己的目标检测模型一、Tensorflow object detection API的详细配置教程简单介绍Tensorflow object detection API：这个API是基于tensorflow构造的开源框架，易于构建、训练和部署目标检测模型。关于tensorflow安装：自行百度， 教程很多，分CPU,GPU版本的；环
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2024-05-05 18:31:46
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二、数据准备 1）下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中，并解压 2）选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数图片像素点少，不清晰。像素点少
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2024-06-24 06:43:07
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基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:艾伯特（http://www.aibbt.com/）国内第一家人工智能门户使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 f
1、tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数：import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('/Users/jk/Downloads/timg.jpeg','rb').read()
with tf.Session() as sess:
img
一、前言因为是第一篇，所以这里记录一点基础：分类、检测、分割的区别： （1）图像分类：只需要指明图像中相应目标所属的类别就可以； （2）目标检测：需要定位到目标所处的位置，用矩形框表示； （3）目标分割：a. 语义分割：需要找到当前目标所占的区域，去除背景区域，其他目标的区域；b. 实例分割：不仅需要区分不同语义的目标，而且对于同一类别的目标也需要划分出不同的实例；下面这张图像就对应了上述的情况接
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2024-04-15 14:55:29
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一、算法概述：Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 目标检测、语义分割、实例分割的区别
Mask R-CNN是一个非常灵活的框架，可以增加不同的分支完成不同的任务，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿
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2024-04-07 13:14:41
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作者：平凡的外卖小哥
全文5747字，预计阅读时间15分钟 1 简介目前针对于图片的目标检测的方法大致分为两类：faster R-CNN/R-FCN一类： 此类方法在进行bbox回归和分类之前，必须通过region proposal network(RPN)得到RoI，因此被称作是two-stage的方法。 YOLO/SSD一类： 此类方法不需要RPN，直
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2024-05-07 09:29:52
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最近在看如何实现视频中道路目标的检测的相关博文，过程遇坑，简单总结。测试环境：Win10、TF-CPU、Opencv、Anaconda一、Anaconda下Tensorflow安装由于仅做测试，不用训练，简装CPU版本，Anaconda官网下载即可，打开cmd：pip install --opgrade tensorflow等待片刻后，打开spyder编辑器，新建文件下复制以下内容import t
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2024-06-05 13:09:11
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笔者只是按照YouTube视频和GitHub教程操作了一遍，亲测有效，原作者写的十分详尽。以下是对教程重点做了个翻译，并将整个过程中我碰到的问题也在下文中用红色标出，若还有其他的问题欢迎一起探讨1. 安装TensorFlow-GPU 10根据网上的安装指南或YouTube视频 https://www.youtube.com/watch?v=RplXYjxgZbw进行安装。注意在命令行中输入pip
环境列表如下：Win10系统，tensorflow版本为1.13，python版本3.6，模型框架SSD。目标检测模型训练过程具体步骤如下：1，制作Pascal VOC图片数据集：2，配置SSD:(1)首先，下载SSD代码由于本案例是基于tensorflow的，因此，在github上下载一个基于tensorflow的SSD(2)转换文件格式将voc_2007格式的文件转换为tfrecord格式，t
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2023-08-16 21:57:37
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TensorFlow Object Detection API 可实现基于给定模型检测图像中的特定目标，是典型的深度学习在计算机视觉中的应用。本文以此为例，开始应用TensorFlow解决实际问题。首先，需要下载TensorFlow的model文件，可在GitHub的Tensorflow/models上找到，下载models文件。 可通过git clone下载，或者在页面上直接点击绿色的Clon
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2024-08-03 13:19:42
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导读：本项目是基于论文《语义分割全卷积网络的Tensorflow实现》的基础上实现的，该实现主要是基于论文作者给的参考代码。该模型应用于麻省理工学院（http://sceneparsing.csail.mit.edu/）提供的场景识别挑战数据集。 项目所需的七大条件 结果是在12GB TitanX上训练大约6~7小时后获得的。 该代码最初是用tensorflow0.11和python2.7编
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2024-04-07 14:24:43
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