语义分割数据增强

自制DeepLabV3Plus框架训练语义分割的VOC格式数据集

DeepLabV3Plus框架训练语义分割的数据集是VOC格式，单通道的彩色图（Pillow中的一种色彩模式）。小常识：OpenCV打开图片默认是三通道格式，显示和保存也是只支持三通道的图像。
mj412828668·2024-01-17 12:05

室内定位相关中文期刊/学报笔记

这里写目录标题文章最重要的部分通信学报1.2023基于扩散模型的室内定位射频指纹数据增强方法2.2023基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法3.2022基于自适应蝙蝠算法的室内RFID定位算法4.2017
醉酒柴柴·2024-01-17 12:27

PolarNet: 一种改进的时实激光雷达点云语义分割网格表示方法

PolarNet介绍github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位,从多年前基于传统的点云聚类和分割
AI松子666·2024-01-17 10:12

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课要构建一个完善可用的神经网络，除了设计网络结构以外，还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性，鲁棒性。可以用来增强的方向主要有个，首先是数据输入前的预处理环节，其次是数据在训练过程中的优化，最后的数据在训练结束后的导出和可视化，同时能够及时保存结
絮沫·2024-01-17 08:45

论文笔记（二）：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion

6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1来自RGB图像的姿势：3.2来自深度/点云的姿势：3.3来自RGB-D数据的姿势：4.模型4.1结构概括4.2语义分割
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

深度学习常见数据集格式解析

VOCVOC（VisualObjectClasses）是一个流行的计算机视觉数据集，用于目标检测、图像分类和语义分割等任务。VOC数据集包含了多个类别的物体，如人、汽车、动物等，每个物体类别都有其对
不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:15

imgaug库指南（25）：从入门到精通的【图像增强】之旅

正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。
高斯小哥·2024-01-16 10:56

目标检测中的数据增强

整个代码参考：bubbliiiing/object-detection-augmentation。random_data.pyimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawdefrand(a=0,b=1):returnnp.random.rand()*(b-a)+adefget_random_data(annotation_line,inp
一壶浊酒..·2024-01-16 06:35

【pytorch】torchvision.transforms 图像的变换详解；图像的预处理；数据增强

目录1torchvision.transforms下的具体操作1.1ToTensor()1.2Normalize1.3RandomRotation1.4Resize1.5RandomCrop1.6RandomResizedCrop1.7RandomHorizontalFlip1.8CenterCrop2torchvision.transforms使用方法3把transforms加进模型torchv
一起来学深度学习鸭·2024-01-16 06:36

语义分割数据集

KITTI（KarlsruheInstituteofTechnologyandToyotaTechnologicalInstitute）数据集是一个用于计算机视觉和自动驾驶研究的公开数据集。该数据集主要关注移动机器人和计算机视觉方向的应用，提供了大量的传感器数据和标注信息。以下是对KITTI数据集的一些主要特点和描述：数据类型：KITTI数据集提供了多种传感器数据，包括激光雷达（LiDAR）扫描、
TechMasterPlus·2024-01-16 04:27

Unet系列网络解析

1、UNet网络结构    开始时，UNet主要应用在医学图像的分割，并且快速成为大多做医学图像语义分割任务的baseline
TechMasterPlus·2024-01-16 04:26

将事件抽取看作机器阅读理解（EMNLP2020）

2）我们可以直接利用丰富的MRC数据集来提高EE的性能，这可能会缓解数据稀缺问题(这被称为跨域数据增强)。第二个优势也为零样本EE打开了一扇门:对
Ly大可爱·2024-01-16 03:31

以YOLOv8为例详解YOLO系列

1.1v2提供了合并批量正则化；固定盒子；维度簇；1.2v3使用更快速的主干网络，多重anchor和大椎池化层1.3v4引入Mosaic数据增强方法；一种无anchor的检测头；以及一种新的
AIzealot无·2024-01-16 02:01

深度学习 基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务

从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注，labelme的下载地址为：https://download.csdn.net/download/a486259/16097828下载放到桌面，双击即可运行。软件界面如下所示：准备原始数据数据的获取途径有很多种方式，这里拟采用从谷歌地球上截图的形式获取原始数据。进行数据标注根据下图提升，在labelm
摸鱼的机器猫·2024-01-16 01:55

CVPR2021佳作 | One-Shot都嫌多，Zero-Shot实例样本分割

长按扫描二维码关注我们一、分割回顾实例分割（InstanceSegmentation）实例分割（InstanceSegmentation）是视觉经典四个任务中相对最难的一个，它既具备语义分割（SemanticSegme
计算机视觉研究院·2024-01-15 15:50

【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割の番外12：U2-Net 源码讲解（PyTorch）—— 网络的搭建

目录前言Preparation一、U2-Net网络结构图二、U2-Net网络源代码1、model.py（1）ConvBNReLU类（2）DownConvBNReLU类（3）UpConvBNReLU类（4）RSU类&RSU4F类（5）U2Net类（6）model.py源代码前言文章性质：学习笔记视频教程：U2-Net源码解析（Pytorch）-2网络的搭建主要内容：根据视频教程中提供的U2-Net源
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割1：语义分割的定义 & 常见数据集 & 评价指标 & 标注工具

目录前言一、常见的分割任务二、语义分割的网络模型三、语义分割的常见数据集格式四、语义分割所得结果具体形式五、语义分割的常见评价指标六、语义分割的常用标注工具前言这篇文章是我根据B站霹雳吧啦Wz的《深度学习
作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅

正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。
高斯小哥·2024-01-15 11:15

imgaug库指南（21）：从入门到精通的【图像增强】之旅

正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。
高斯小哥·2024-01-15 10:32

imgaug库指南（23）：从入门到精通的【图像增强】之旅

正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。
高斯小哥·2024-01-15 08:52

如何创建一个pytorch的训练数据加载器（train_loader)用于批量加载训练数据

哈哈，先上几段常用的代码，以语义分割的DRIVE数据集加载为例：DRIVE数据集的目录结构如下，下载链接DRIVE,如果官网下不了，到Kaggle官网可以下到：1.定义DriveDataset类，每行代码都加了注释
Trouville01·2024-01-15 07:20

pytorch一致数据增强—异用增强

前作[1]介绍了一种用pytorch模仿MONAI实现多幅图（如：image与label）同用randomseed保证一致变换的写法，核心是MultiCompose类和to_multi包装函数。不过[1]没考虑不同图用不同augmentation的情况，如：ColorJitter只对image做，而不对label做；image的resizeinterpolation可任选，但label只能用nea
HackerTom·2024-01-15 07:17

YOLOV8目标识别与语义分割——使用OpenCV C++ 推理模型

简介深度学习在实际应用中包括训练和推理两个重要阶段，通常依赖于流行的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。然而，这些框架的安装和配置往往复杂，在实际部署中可能面临一些挑战。自从OpenCV3.3版本起，引入了DNN模块，为用户提供了一种更加简便的方式进行深度学习推理。使用OpenCV的DNN接口，用户可以无需安装额外的依赖，直接在正常安装OpenCV的基础上，使用经过
知来者逆·2024-01-15 05:11

面向工业的复合自动机器学习

这包括数据清洗、数据预处理、数据增强等一系列操作，以便为后续的特征工程和模型训练提供高质量的数据源。二、特征工程特征工程是机器学习中的关键环节，对于模型的性能具有决定性的影响。
道亦无名·2024-01-14 22:30

基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战应用

AIMO网站：http://aimo.aidlux.com/试用账号和密码：账号：AIMOTC001，密码：AIMOTC001上传模型选择目标平台参数设置选择自动转换转换结果并下载2.基于AidLux的语义分割模型部署
heromps·2024-01-14 16:39

[DL]深度学习_Feature Pyramid Network

结构详解目录一、概念介绍二、结构详解1、对比试验2、特征图融合3、结构详解4、不同尺度预测5、Proposal映射到预测特征层一、概念介绍FeaturePyramidNetwork(FPN)是一种用于目标检测和语义分割的神经网络架构
IAz-·2024-01-14 05:46

遥感影像-语义分割数据集：Landsat8云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率15米。这些图像采集自Lansat8的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型landsat8覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率15m数量训练集17张+测试集20张单张尺寸7600*7600原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签
ly_0624·2024-01-14 04:57

遥感影像-语义分割数据集：云及云阴影数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：数据集包括108个GF-1宽幅（WFV）的云和云阴影掩码，该数据集用于GF-1WFV图像中的云和云阴影检测。KeyValue卫星类型高分一宽幅覆盖区域未知场景未知分辨率16m数量108张单张尺寸17344*15627原始影像位深16位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类别名（中文）RGB0NoValuenodata1Cle
ly_0624·2024-01-14 04:56

遥感影像-语义分割数据集：高分卫星-云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括RGB三通道的高分辨率图像，包含高分一、高分二及宽幅数据集。KeyValue卫星类型高分系列覆盖区域未知场景未知分辨率1m、2m、8m数量12000单张尺寸1024*1024原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类别名（中文）RGB0Clear无云区域1Cloud有云区域数据处理部分大家是否有这样
ly_0624·2024-01-14 04:25

Dataloader的使用详解

目录官网介绍的Dataloader实践部分DataLoader会自动将目标数据样本划分为多个批次，并根据需要进行数据预处理、数据增强等操作，同时也可以在数据加载过程中进行多线程并行加载，以提高数据加载效率
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

语义分割miou指标计算详解

文章目录1.语义分割的评价指标2.混淆矩阵计算2.1np.bincount的使用2.2混淆矩阵计算3.语义分割指标计算3.1IOU计算方式1(推荐)方式23.2Precision计算3.3总体的Accuracy
@BangBang·2024-01-14 00:18

22种transforms数据预处理方法

来源：投稿作者：阿克西编辑：学姐建议搭配视频学习↓视频链接：https://ai.deepshare.net/detail/p_5df0ad9a09d37_qYqVmt85/61.数据增强（dataaugmentation
深度之眼·2024-01-13 17:00

语义分割发展现状

语义分割是对图像中的每一个像素进行分类，目前广泛应用于医学图像与无人驾驶等。从这几年的论文来看，这一领域主要分为有监督语义分割、无监督语义分割、视频语义分割等。语意分割究竟有什么用呢？
TechMasterPlus·2024-01-13 17:23

图像分割deeplab系列

DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。
TechMasterPlus·2024-01-13 17:21

Faster R-CNN pytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强

FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强文章目录FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强1.资源&参考2.数据增强2.1代码运行2.2文件存放3数据集划分
CHEN7_98·2024-01-13 13:12

imgaug库指南（19）：从入门到精通的【图像增强】之旅

正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。
高斯小哥·2024-01-13 11:09

Superpoint Transformer for 3D Scene Instance Segmentation

Abstract现有的大多数方法通过扩展用于3D物体检测或3D语义分割的模型来实现3D实例分割。
fish小余儿·2024-01-13 07:48

imgaug库指南（20）：从入门到精通的【图像增强】之旅

正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。
高斯小哥·2024-01-13 06:21

SAP批次主数据增强

msc1n/msc2n/msc3n批次增强这几个事务码的主程序为SAPLCHRG，在如下图界面上有两块地方是可以做增强所预留的子屏幕，其中2是一个tab页签的子屏幕。注意版本较老的可能没有这个增强点。增强点为ES_BATCH_MASTER，可以se18查看详情，可以看到示例类CL_EX_VB_BM_ADD_SCREEN_FIELDS，可以看到可增强的子屏幕，下图第一行就是上图基本数据2里面的子屏幕
旅行者I号·2024-01-13 00:26

pytorch学习笔记

torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集
満湫·2024-01-12 23:18

YOLOV8

总结：1.是YOLOV5的继承者2.支持多任务目录1.YOLOv8概述2.模型结构设计3.Loss计算4.训练数据增强5.训练策略6.模型推理过程7.特征图可视化总结官方开源地址https://github
andeyeluguo·2024-01-12 17:32

YOLOV5

：https://github.com/ultralytics/yolov5目录1网络结构图2输入端3Backbone4Neck5输出端1网络结构图解释图，根据自己的理解更新2输入端（1）Mosaic数据增强
andeyeluguo·2024-01-12 10:02

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。二、研究动机1.zero-shot方法难以利用新增样本，few-shot方法需要对样本进行注释，无监督域自
二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

SFT会改善LLM性能，RLHF可能会损害性能

数据增强：SFT通常会使
小草cys·2024-01-11 19:26

实时语义分割模型ICNet（ECCV 2018）解析

paper：ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesprojectpage：ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesofficialimplementation：https://github.com/hszhao/ICNetthird-pa
00000cj·2024-01-11 15:41

实时语义分割模型PP-LiteSeg论文解读

paper：PP-LiteSeg:ASuperiorReal-TimeSemanticSegmentationModelofficialimplementation：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/paddleseg/models/pp_liteseg.py本文的创新点提出了一种灵活的轻量级解码器（Flexibl
00000cj·2024-01-11 15:11

实时语义分割模型PIDNet（CVPR 2023）解析

paper：PIDNet:AReal-timeSemanticSegmentationNetworkInspiredbyPIDControllersofficialimplementation：GitHub-XuJiacong/PIDNet:Thisistheofficialrepositoryforourrecentwork:PIDNetthird-partyimplementation：htt
00000cj·2024-01-11 15:08

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True。之前遇到过训练集的DataLoader未设置shuffle为True，跑出来的结果很差。估计这个和数据集有关，以前的数据集设置的都是False，也没有出现类似的情况。修改后：
木鱼未来·2024-01-11 14:32

马萨诸塞州道路数据集预处理

今天我们将分享MassachusettsRoads遥感道路语义分割数据集,并会在下期使用FC-DenseNet进行遥感影像道路提取。
DataAssassin·2024-01-11 11:32

【domain gap 含义】

人工标注的成本高、耗时长，因此人们会用计算机合成的图像数据集进行语义分割模型的训练。合成的数据集称为sourcedomain（源域）
fyc300·2024-01-11 04:48
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