摘要基于Transformer的方法在RSCD任务中有强大的建模能力，但是，会受到时间和计算资源的严重限制。于是，提出Segmentation Multi-Branch Change Detection Network（SMBCNet），
SMBCNet结合了分层结合的transformer编码器和cross-scale enhancement module (CEM)，能以较低的计算复杂度
在使用 CNN 进行图像分割时，我们经常听到 Dice 系数，有时我们会看到术语 Dice Loss。我们很多人对这两个指标感到困惑。在物理上它们是相同的，但是当我们查看它们的值时，我们会发现它们并不相同！答案很简单，但是在说它们之间的区别之前，我们先来谈谈什么是 Dice 系数，因为 Dice Loss是Dice 系数的一个特例。1.Dice 系数例如，当我们进行语义分割时，我们希望在训练期间（
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2024-04-01 06:32:09
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一. 语义分割和数据集1. 介绍目标检测问题中使用方形边界框来标注和预测图像中的目标，而语义分割（semantic segmentation）问题，重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，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。如下图所示展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加
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2024-04-24 15:43:04
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困难：类别不平衡，label size很小。 思路：loss上给其加权，使其focus小区域（最简单直接）loss合理优化，使其关注小区域网络结构这有一个篇非常好的loss function 总结。[传送门]0.评价指标一般使用dice衡量区域的重合程度，使用95%的HD（ Hausdorff Distance）去衡量边界的重合程度，之所以取95%，是因为要滤去5%的离群点。但
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2024-05-01 14:41:46
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Hello everyone! 这篇文章将介绍Dice coefficient以及其实现IntroductionDice coefficient 是 Lee R. Dice 在1945年为评估生物种群提出的一种度量方法[1]。后来不同领域的学者都将其引入到自己的专业。这里，我将介绍Dice codfficient 在图像分割领域作为评价指标的理解与实现。Segmentation图像分割包含有语义分
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2024-05-27 19:24:18
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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
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2024-04-01 09:45:20
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论文标题：Adaptive Perspective Distillation for Semantic Segmentation 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9736597 作者单位：香港中文大学（Jiaya Jia，IEEE Fellow）、牛津大学 欢迎关注 @CV顶刊顶会 微信公众号，严肃且认真的计算机视觉论文前沿报道~强大的语义分割模
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2024-08-19 20:24:22
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dice loss 来自文章VNet(V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation)，旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景。本文通过理论推导和实验验证的方式对dice loss进行解析，帮助大家去更好的理解和使用。dice loss 定义dice loss 来自 dic
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2024-04-06 09:22:38
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Dice系数和mIoU是语义分割的评价指标，在这里进行了简单知识介绍。讲到了Dice顺便在最后提一下Dice Loss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和Dice Loss。一、Dice系数1.概念理解Dice系数是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度，取值范围在[0,1]：其中 |X∩Y| 是X和Y之间的交集，|X|和|Y|分表表示X和Y的元素的个数，其中
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2024-06-14 17:09:55
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本文的工作很具有实用价值。 本文提出了一个实时性的语义分割网络，Image Cascade Network（ICNet），在兼顾实时性的同时比原来的Fast Semantic Segmentation,比如SQ, SegNet, ENet等大大地提高了准确率，足以与Deeplab v2媲美，给语义分割的落地提供了可能。 具体各个网络速度与性能的对比如下图所示： 文章首先对语义网络进行了速度分析
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2024-09-30 14:58:22
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简介Pyramid Scene Parsing Network（PSPNet）首次出现在2016年的ImageNet比赛中，并拿下scene parsing任务的冠军。PSPNet在FCN的基础上引入更多上下文信息是通过全局均值池化操作和特征融合实现的，因此特征呈金字塔结构，所以也叫金字塔池化。PSPNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf
场景解析
在带你轻松掌握 MMSegmentation 整体构建流程一文中，我们带大家认识了 MMSegmentation 的整体框架，分享了 MMSegmentation 中已经复现的主流语义分割模型。今天我们将带大家一起了解下常见的公开语义分割数据集，以及如何在 MMSegmentation 上跑自己的数据集，方便大家快速上手训练自己的语义分割模型。https://github.com/open-mml
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2024-08-27 10:14:26
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深度学习的图像分割是一个有监督问题，需要ground truth作为训练的标签，网络损失函数一般是用dice 系数，简单讲就是分割结果与ground truth像素重合个数与总面积的比值。医学图像分割框架医学图像分割主要有两种框架，一个是基于CNN的，另一个就是基于FCN的。这里都是通过网络来进行语义分割。那么什么是语义分割？可不是汉字分割句意，在图像处理中有自己的定义。图像语义分割的意思就是机器
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2024-05-25 12:46:38
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论文地址： Context Encoding for Semantic Segmentationarxiv.org coding： https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encodinggithub.com
本文是发表在CVPR 2018上的一篇关于语义分割的论文，话不多说，下面来详细看一下论文吧！【动机】 首先作者抛出问题：增
在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，这里整理一下。使用图像分割，绕不开Dice损失，这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。1 概述Dice损失和Dice系数（Dice coefficient）是同一个东西，他们的关系是：\[DiceLoss = 1-DiceCoefficient
\]1.2 Dice 定义
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2024-05-18 19:41:44
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作者 | 派派星 编辑 | CVHub Title: A Survey on Semi-Supervised Semantic SegmentationPaper: https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pdf导读 语义分割与实例分割结果对比
图像分割是最古老、研究最广泛的计算机视觉 (CV)
初次复现 Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization using Generative Adversarial Networks文章，但是并没有用pix2pix的分割模型，而是使用Unet分割利用pix2pix合成的brats数据集。但是发现原本的Unet模型bceloss效果并不好，val的dice值很低。就开始
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2024-03-14 07:19:43
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这里写目录标题一、Dice评价指标二、IoU评价指标三、BCE损失函数四、Focal Loss五、Lovász-Softmax 一、Dice评价指标Dice系数Dice系数（Dice coefficient）是常见的评价分割效果的方法之一，同样也可以改写成损失函数用来度量prediction和target之间的距离。Dice系数定义如下： 式中：表示真实前景（target），表示预测前景（pre
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2024-03-15 08:09:10
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语义分割本篇博客对语义分割大致框架进行讲解，本章的目录如下：常见分割任务介绍（以语义分割为主）语义分割常见评价指标语义分割损失计算常见分割任务介绍常见分割任务有语义分割，实例分割，全景分割，见下：常见的语义分割网络pytorch demmo中常见的语义分割网络如下：语义分割常见数据集语义分割常见数据集有PASCAL VOC和MS COCO。VOC数据集以调色板为主要组织形式，MS COCO以多边形
Tensorflow - 语义分割 Deeplab API 之 Demo
Tensorflow - 语义分割 Deeplab API 之 ModelZoo
Tensorflow DeepLab 语义分割还提供了在 PASCAL VOC 2012, Cityscapes, ADE20K 三个分割数据集上的训练实现.
1. Train on PASCAL VOC 20121.1 数据
