图像分割论文阅读笔记第11页

halcon notes

机器视觉七大应用1.识别定位2.缺陷3.测量4.符号识别（OCR光学字符，一维码，二维码）5.手眼标定配合抓取6.深度学习7.三维视觉采集->预处理->图像分割->特征识别以及计算(坐标，面积等)->显示或者通讯

斌ge·2023-11-23 10:45

Anthropic LLM论文阅读笔记

研究时间：与InstrcutGPT同期的工作，虽然其比ChatGPT发布更晚，但是其实完成的时间比ChatGPT更早。与ChatGPT的应用区别：该模型比ChatGPT回答我不知道的概率更高。将强化学习用于大语言模型（RLHF）：发现这种方法可以提升几乎在所有NLP任务上的性能。随着参数的增加，效果也越来越好。如果模型经过了强化学习的辅助，效果会进一步提升；如果经过了有用性的训练，模型会有更大的提

北岛寒沫·2023-11-23 04:01

形态学操作—闭运算

作用：填补小的空洞或断裂平滑和关闭物体的边界连接紧密但不连续的物体部分适用场景：图像预处理中的去噪声和平滑图像分割中的物体连接和边界提取图像分析中的

Make_magic·2023-11-22 19:29

【OpenCV实现图像：在Python中使用OpenCV进行直线检测】

该任务的核心目标是从图像中提取并准确地描述直线特征，这对于识别物体轮廓、图像分割以及场景理解等应用至关重要。在直线检测的算法家族中，基于霍夫变换的直线检测技术脱颖而出，成为研究和实际应用中的热门选

落叶霜霜·2023-11-22 15:16

Re50：读论文 Large Language Models Struggle to Learn Long-Tail Knowledge

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：LargeLanguageModelsStruggletoLearnLong-TailKnowledgeArXiv网址：https

诸神缄默不语·2023-11-22 02:53

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 3D 图像分割11（预测结果 recall 和 FPAR 评估）

如果要对预测结果，与标记结果进行评估，判断下模型的预测能力怎么样，该怎么办呢？在论文里面经常采用dicecoeff这个值作为横向比较评判的标准。而在实际的使用中，你们都会采用什么其他的评估方法，评价指标呢？本文采用更加直观的召回率和平均案例的假阳性率作为评价模型性能的指标，这个更加的贴近了产业一线，医生也会更加的理解你模型性能的优劣，与他们实际使用时候，大概的一个性能。那下面我们就对本系列使用的评

钱多多先森·2023-11-22 00:52

深度学习之基于YoloV5抽烟检测系统

该算法通过将图像分割成网格并对每个网格进行分类，同时回归框的边界框

雅致教育·2023-11-21 19:39

论文阅读笔记：Tailor A soft-prompt-based approach to attribute-based controlled text generation

文章的主要工作（1）提出了一种基于软提示的属性驱动CTG方法，名为Tailor。为了在统一的范式中同时包括单属性和多属性CTG，Tailor使用一组预训练的前缀来引导一个固定的PLM生成具有预定义属性的句子，然后有效地将它们连接起来生成多属性句子。（2）通过实验揭示了连续提示的组合能力。为了增强这种组合，在单属性CTG后探索了两种有效的策略，一种是无需训练的策略（MAPmask+RPsequenc

青云遮夜雨·2023-11-21 17:51

论文阅读笔记：Seen to Unseen Exploring Compositional Generalization of Multi-Attribute Controllable Dialogu

文章的主要工作（1）首次探索用于多属性可控对话生成的组合泛化，并发现现有模型缺乏对分布外的多属性组合的泛化能力。（2）提出了一种解耦的可控生成方法，DCG，它通过属性导向提示的共享映射学习从已见值到未见组合的属性概念，并使用解耦损失来分离不同的属性组合。（3）引入了一个统一的无需参照的评估框架，MAE，用于不同粒度的属性。我们建立了两个基准测试，并且充分的实验结果证明了我们的方法和评价指标的有效性

青云遮夜雨·2023-11-21 17:21

GAP全局平均池化详解

全局平均池化（GlobalAveragePooling）【机器学习】一文带你深入全局平均池化二、GAP相关介绍1.引言一般情况下，卷积层用于提取二维数据如图片、视频等的特征，针对于具体任务（分类、回归、图像分割

花花少年·2023-11-21 17:41

图像分割方法

常见的图像分割方法有以下几种：1.基于阈值的分割方法灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。

肉包_511·2023-11-21 14:03

python opencv 显著图转热力图并叠加到原始图

pythonopencv显著图转热力图并叠加到原始图图像分割、显著性检测通常会生成二值图或者灰度图像(mask)，为了直观展示分割检测效果，通常最直接的方法就是将生成的mask基于一定透明度叠加到原始图像

Dr. DW·2023-11-21 12:34

python opencv 灰度图转热力图叠加到原始图

20190701博客背景图像分割、检测通常会生成单通道的二值图或者灰度图像(mask)，为了直观展示分割检测效果，通常最直接的方法就是将生成的mask基于一定透明度叠加到原始图像。

Mintcat10·2023-11-21 12:33

论文阅读笔记-WF攻击入门基本概念

一、WebsiteFingerprintingattack的概念1.网站数据在网络中传输，流量上体现出的一些独特特征，通过分析网站的指纹可以分析出用户身份，访问页面以及其他信息2.WF是流量分析攻击的一个研究领域3.WF攻击通过分析服务器和用户之间的加密通道，分析加密信道流量的时序、方向、数据包大小猜测用户访问的网站内容本质上是一个有监督多分类问题4.主要的攻击目标是基于SSL/TLS的HTTPS

一直在努力的吴二胖·2023-11-21 12:48

人工智能与算法学习·2023-11-21 12:18

学习记录——StyleGAN2+SA-UNet

SA-UNetforRetinalVesselimprovmentusingStyleGAN2 作者提出了一种改进视网膜图像分割的方法，通过创建图像及其相应的分割地图来实现。

Chaoy6565·2023-11-21 10:05

光照不均匀图像分割---同态滤波

本文转自执剑者罗辑的CSDN博客原文：https://blog.csdn.net/cjsh_123456/article/details/79351654各种教学视频或文档资料+QQ：635992897一、同态滤波对于一幅由物理过程产生的图像f(x,y)，可以表示为照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积。01,rl<1可以达到衰减低频，增强高频的目的，常数c控制函数坡度的锐利度。D(u,

fangyan·2023-11-21 08:30

基于像素特征的kmeas聚类的图像分割方案

kmeans聚类代码将像素进行聚类，得到每个像素的聚类标签，默认聚类簇数为3defseg_kmeans(img,clusters=3):img_flat=img.reshape((-1,3))#print(img_flat.shape)img_flat=np.float32(img_flat)criteria=(cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER+cv.TERM_CRITERIA_

你好helloworld·2023-11-21 07:57

基于纹理特征的kmeas聚类的图像分割方案

Gabor滤波器简介在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabo

你好helloworld·2023-11-21 07:57

【论文阅读笔记】Automatic recognition and classification of microseismic waveforms based on computer vision

【论文阅读笔记】Automaticrecognitionandclassificationofmicroseismicwaveformsbasedoncomputervision摘要微震波形可以分解为时间

luzhoushili·2023-11-21 07:27

【论文阅读笔记】Unsupervised Clustering of Microseismic Signals Using a Contrastive Learning Model

【论文阅读笔记】UnsupervisedClusteringofMicroseismicSignalsUsingaContrastiveLearningModel摘要tscc:预训练和微调预训练：数据增强

luzhoushili·2023-11-21 07:27

基于变形卷积和注意机制的带钢表面缺陷快速检测网络DCAM-Net（论文阅读笔记）

原论文链接->DCAM-Net:ARapidDetectionNetworkforStripSteelSurfaceDefectsBasedonDeformableConvolutionandAttentionMechanism|IEEEJournals&Magazine|IEEEXploreDCAM-Net:ARapidDetectionNetworkforStripSteelSurfaceDe

晴友读钟·2023-11-21 07:24

Toolformer论文阅读笔记（简略版）

文章目录引言方法限制结论引言大语言模型在zero-shot和few-shot情况下，在很多下游任务中取得了很好的结果。大模型存在的限制：无法获取最新的信息、无法进行精确的数学计算、无法理解时间的推移等。这些限制可以通过扩大模型规模一定程度上解决，但是效果并不好。一个简单的方式用于处理这些限制就是让大语言模型能够调用外部工具。现有的通过调用外部工具的方式需要大量的人类标注，或只能针对特定的任务使用工

北岛寒沫·2023-11-21 07:54

【论文阅读笔记】Deep learning for time series classification: a review

【论文阅读笔记】Deeplearningfortimeseriesclassification:areview摘要在这篇文章中，作者通过对TSC的最新DNN架构进行实证研究，探讨了深度学习算法在TSC

luzhoushili·2023-11-21 07:50

三维目标检测----Attentional PointNet for 3D-Object Detection in Point Clouds论文解读

并且使用了类似于BERT中讲图像分割成patch的方法来处理大型的点云场景。本文的实验效果一般，速度在kitti排行榜上也很一般，不知道为什么能发CVPR.下面简单介绍一下本文的主要思想。

twn29004·2023-11-21 02:18

【论文合集】Awesome Segmentation Domain Adaptation

m0_61899108·2023-11-21 02:46

【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）

这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化。

RS迷途小书童·2023-11-20 14:10

人工智能详细笔记：深度学习解决图像分割问题（FCN Unet Deeplab）

文章目录图像分割问题图像数据集和图像标注工具全卷积网络（FCN）语义分割问题U-net神经网络Deeplab神经网络图像分割问题图像分割问题概述：图像分割是指将一幅数字图像分成若干个部分或者对象的过程。

北岛寒沫·2023-11-20 12:40

GCN 图神经网络论文阅读笔记总结

GCN图神经网络论文阅读笔记总结SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKSInductiveRepresentationLearningonLargeGraphsDeeperInsightsintoGraphConvolutionalNetworksforSemi-SupervisedLearning

ly30902426·2023-11-20 11:08

【心理学与AI】图像分割有关机器学习任务

SemanticSegmentation语义分割语义分割，即图像分割，是将图像中属于同一对象类的部分聚在一起的任务。它是像素级预测的一种形式，因为图像中的每个像素都是根据类别进行分类的。

YuikoAo·2023-11-20 07:27

C-Net：用于乳腺超声图像分割的具有全局指导和细化残差的级联卷积神经网络

C-Net期刊分析摘要贡献方法整体框架1.Bidirectionalattentionguidancenetwork(BAGNet)2.Refinementresidualnetwork(RFNet)实验1.对比实验2.消融实验可借鉴参考期刊分析期刊名：ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine期刊信息：IF:6.1;JCR:Q1;中科院二区投稿周期：本篇：Re

Philo`·2023-11-20 02:29

基于深度学习的医学图像分割学习笔记（六）V-Net

V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation原文链接代码pytorch版本数据集：PROMISE2012Vnet是Unet的一个变型，与Unet的不同点：1.Vnet针对3D图像，不需要对输入集下切片处理2.引入残差结构，加快收敛速度3.卷积层代替池化层4.提出了基于Dice系数最大化的新的目

Demon果·2023-11-19 21:54

【OpenCV实现图像：OpenCV进行OCR字符分割】

在OCR任务中，字符切分是一个关键的步骤，它能够将整个文本图像分割成单个字符，为后续的处理任务提供基础

落叶霜霜·2023-11-19 17:51

Python中的十大图像处理工具

图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。

恶霸程序员388·2023-11-19 17:48

part-aligned系列论文：1711.Beyond Part Models- Person Retrieval with Refined Part Pooling 论文阅读笔记

BeyondPartModels-PersonRetrievalwithRefinedPartPooling这篇论文和1711.AlignedReID-SurpassingHuman-LevelPerformanceinPersonRe-Identification这篇论文同样的出色，都将Market-1501数据集的TopRank-1性能刷到了95以上，但该论文没用re-rankingboost

xuluohongshang·2023-11-19 14:11

【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning

【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中，以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处，对噪声标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际

luzhoushili·2023-11-19 09:12

CV综述OCR任务---目录

CV综述OCR任务---目录图像任务OCR任务图像分类目标检测图像分割图像增强视频任务正文：OCR学习OCR参考资料:参考博客:典型应用常见挑战比赛经典OCR方法单字符识别方法序列识别方法tessernet

慕一Chambers·2023-11-19 08:39

CV综述图像超分辨率整理---目录

CV综述图像超分辨率整理---目录图像任务图像增强之SR任务视频任务之SR任务OCR任务图像分类目标检测图像分割正文：图像增强之SR任务学习SR文档：参考博客:典型应用常见挑战比赛/数据集经典SR方法插值法

慕一Chambers·2023-11-19 08:39

【图像分割】基于灰狼优化算法GWO的Otsu多阈值图像分割(大津法)【Matlab代码#6】

文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第5节：资源获取】1.基础灰狼算法2.多阈值Otsu原理3.部分代码展示4.效果图展示5.资源获取【可更换其他算法，获取资源请见文章第5节：资源获取】1.基础灰狼算法略。2.多阈值Otsu原理ostu方法使用最大化类间方差（intra-classvariance,ICV）作为评价准则，利用对图像直方图的计算，可以得到最优的一组阈值组合。ostu方法不仅

天`南·2023-11-17 12:56

数字图像处理——最大类间方差法（OTSU）图像阈值分割实例

OTSU）图像阈值分割实例数字图像处理——最大类间方差法（OTSU）图像阈值分割实例图像阈值分割是指通过以某个确定的图像灰度值（灰度级）将图像分为不同的部分，其目的通常是将需要的目标从图像中分割出来，图像分割在数字图像处理领域具有重要作用

zhangjincn·2023-11-17 12:56

Attention is all you need（Transformer）论文阅读笔记

一、背景seq2seq模型（2014年）：https://blog.csdn.net/zyk9916/article/details/118002934Attention模型（2015年）：https://blog.csdn.net/zyk9916/article/details/118498156对于序列建模和转换问题，大量的研究都围绕以RNN为基础的encoder-decoder架构展开。但是

zyk9916·2023-11-16 19:17

HALCON学习之旅(五)

(五)1、如何获取程序运行时间2、如何将Bayer图像转换为彩色图像3、如何将图像转化为矩阵形式4、如何让图像自适应窗口(补充)5、如何实现彩色图像转化为灰色图像6、如何实现图像数据类型的相互转换7、图像分割之地形学操作

扑腾的菜鸟·2023-11-16 07:15

第90步深度学习图像分割：U-Net建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面从这一期开始，我们杀个回马枪，继续学习深度学习图像分割系列，以为4090上岗了。

Jet4505·2023-11-16 06:09

第91步深度学习图像分割：FCN建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面本期，我们继续学习深度学习图像分割系列的另一个模型，FCN(FullyConvolutionalNetwork)。

Jet4505·2023-11-16 06:39

第92步深度学习图像分割：SegNet建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面本期，我们继续学习深度学习图像分割系列的另一个模型，SegNet。