语义分割算法实践第41页

语义分割中常用的两种损失函数

cross-entropy交叉熵信息量信息量个人理解是指验证信息发生所需要的信息多少，所以一个事件发生的概率越大，它的信息量越小。例如以下事件：A：明早太阳东边升起B：明早太阳西边升起我们可以知道事件B直观上给我们的信息量很爆炸，我们验证B发生需要的知识，条件比较多。对于一个小概率事件，它的发生往往给人带来爆炸的信息，我们称它的信息量大。记作：熵的概念熵是指信息量的期望，它反映的是信息量的平均取值

四月的友人·2022-12-06 23:32

NeurIPS 2019 | 用于弱监督图像语义分割的新型损失函数

作者丨赵磊学校丨北京林业大学硕士生研究方向丨语义分割本文已经被NeurIPS2019(2019ConferenceandWorkshoponNeuralInformationProcessingSystems

PaperWeekly·2022-12-06 23:02

语义分割的损失函数

语义分割任务实际上是一种像素层面上的分类，需要识别图像中存在的内容和位置，同样也存在与分类类似问题-样本类别不平衡，对于语义分割更多的是前景区域的样本远小于背景区域。

hello_dear_you·2022-12-06 23:02

语义分割损失函数系列(1):交叉熵损失函数

spectrelwf·2022-12-06 23:02

语义分割损失函数系列(3):Dice损失

Dice损失在医学图像分割任务中使用得极多，用于度量两个集合得相似性，dice系数的定义如下：DiceCoefficient=2∣A∩B∣∣A∣+∣B∣DiceCoefficient=\frac{2|A\capB|}{|A|+|B|}DiceCoefficient=∣A∣+∣B∣2∣A∩B∣Dice损失等于1-dice系数Diceloss=1−DiceCoefficientDiceloss=1-D

spectrelwf·2022-12-06 23:02

语义分割的各种loss损失函数

https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/84576044

hxxjxw·2022-12-06 23:31

语义分割损失函数

这里面有几个损失函数：GitHub-MichaelFan01/STDC-Seg:SourceCodeofourCVPR2021paper"RethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation"损失函数代码：#!/usr/bin/python#-*-encoding:utf-8-*-importtorchimporttorch.nnasnnimportt

AI视觉网奇·2022-12-06 23:31

语义分割中常用的损失函数

目录前言1.crossentropy交叉熵2.dicecoefficient3.focalloss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

八十八岁扶墙敲码·2022-12-06 23:59

深度学习03-CNN 应用

说明：本系列是七月算法深度学习课程的学习笔记文章目录1概述2图片识别+定位3物体监测3.1选择性搜索3.2R-CNN3.3FastR-CNN3.4FasterR-CNN4语义分割4.1滑窗处理4.2全卷积神经网络

约定写代码·2022-12-06 22:54

全卷积神经网络（FCN）论文笔记

我们证明了卷积网络本身，经过端到端训练的像素到像素，在语义分割方面超过了最先进的水平。我们的关键洞察是构建“完全卷积”网络，该网络接收任意大小的输入，并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们

麻花地·2022-12-06 22:23

piong233·2022-12-06 21:25

SegNeXt学习笔记（卷积注意力语义分割框架）

SegNeXt学习笔记（卷积注意力语义分割框架）概念：不同于图像分类任务，语义分割属于密集预测任务，需要为每个像素指定一个语义类别，即需要在单个图像中对不同的对象进行处理。

既然选择了就把它尽全力做好·2022-12-06 18:36

DS-SLAM阅读笔记

主要思想：（语义+几何）1.SegNet进行语义分割（单独一个线程）；2.对于前后两帧图像，通过极线几何检测外点；3.如果某一物体外点数量过多，则认为是动态，剔除；4.建立了语义八叉树地图。

VoladorL·2022-12-06 18:06

SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation

RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentationMeng-HaoGuo,Cheng-ZeLu,QibinHou,Zheng-NingLiu,Ming-MingCheng,Shi-MinHuNeurIPS2022Abstract我们提出了一个简单的卷积神经网络架构用于语义分割领域

路飞大魔王·2022-12-06 18:05

【论文笔记】DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments一种针对动态环境的语义视觉SLAM

在DS-SLAM中，有五个线程并行运行：跟踪、语义分割、局部映射、循环闭合和密集语义地图创建。

浪里翻滚一只虾·2022-12-06 18:34

DS-SLAM: A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments 论文笔记

DS-SLAM:ASemanticVisualSLAMtowardsDynamicEnvironments论文笔记源码：https://github.com/ivipsourcecode/DS-SLAM主要是通过语义分割和运动一致性检查相结合的离群值剔除方法来检测动态点

Jumping润·2022-12-06 18:04

论文笔记：DS-SLAM

目录简介框架系统语义分割运动一致性检验过滤离群值稠密语义3D八叉树建图参考资料DS-SLAM:ASemanticVisualSLAMtowardsDynamicEnvironments简介传统SLAM存在的问题

南奈津乃·2022-12-06 18:34

基于注意力的语义分割之PSANet、DANet、OCNet、CCNet、EMANet、SANet等

注意力机制（AttentionMechanism）如今被广泛使用在自然语言处理、图像识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中值得关注与深入了解的核心技术之一。对注意力机制的研究动机是受到人脑注意力的启发，人脑可以快速地从视觉信号中选择需要关注的区域，即注意力焦点。因此，在观察图像时，人类会根据之前观察的图像学习到未来要观察图像时注意力应该集中的位置，同时给予周围图像区域较低的注意力

迷路的咸鱼·2022-12-06 18:03

SegNeXt：卷积注意力机制重夺语义分割的胜利高地（NeurIPS 22）

是通过配置文件实现网络结构的；pytorch第三方网络结构：CvPytorch/segnext.pyateb052994ff663bd899fc1700b57b952bcfb0fca3·shanglianlm0525/CvPytorch·GitHub#!/usr/bin/envpython#--coding:utf-8--#@Time:2022/9/2614:17#@Author:liumin#@

AI视觉网奇·2022-12-06 18:01

SegNeXt---语义切分中卷积注意力设计的再思考

摘要近年来，基于变压器的模型因其在空间信息编码中的自注意效率而占据了语义分割领域的主导地位。本文证明卷积注意是一种比transformers中的自注意机制更有效的编码上下文信息的方法。

北在北面·2022-12-06 18:01

SegNeXt：卷积注意力机制重夺语义分割的胜利高地（NeurIPS 22）...

在多个主流语义分割数据集上，SegNeXt大幅改善了其性能。

风度78·2022-12-06 18:30

NeurIPS 2022 | 清华&南开提出SegNeXt：重新思考语义分割的卷积注意力设计

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文授权转载自：图形学与几何计算点击进入—>CV微信技术‍交流群语义分割是对图像中的每个像素进行识别的一种算法，可以对图像进行像素级别的理解

Amusi（CVer）·2022-12-06 18:00

NeurIPS2022 | SegNeXt，重新思考卷积注意力设计

NeurIPS2022|SegNeXt，重新思考卷积注意力设计【写在前面】本文提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。

FightingCV·2022-12-06 18:30

SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割

github.com/Visual-Attention-Network/SegNeXtPaper：https://arxiv.org/pdf/2209.08575.pdf一、动机近年来，transformer在语义分割领域大行其道

叶舟·2022-12-06 17:59

语义分割｜学习记录（2）转置卷积

语义分割｜学习记录（2）转置卷积提示：来自up主霹雳吧啦Wz，我只是做一下学习笔记，原视频文章目录语义分割｜学习记录（2）转置卷积前言一、什么是转置卷积？

coder_sure·2022-12-06 16:45

论文笔记：图像分割——FCN

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation语义分割中的全卷积网络文章目录FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation

liuzeyao_Newton·2022-12-06 15:09

# 语义分割的评价指标计算（含Numpy实现）

语义分割的评价指标计算（含Numpy实现）语义分割的评价指标：推荐B站up主“霹雳吧啦Wz”的视频《语义分割前言》https://www.bilibili.com/video/BV1ev411P7dR/

菜鸟1573·2022-12-06 15:51

20221107-20221113工作总结

本周工作计划1、标图2、完善评价指标3、深入学习U2Net、Yolov5和Faster-RCNN二、U2Net相关1、参考资料2、U2Net1）前言2）网络结构3）损失计算4）评价指标问题记录3、labelme语义分割标注流程

weixin_45246566·2022-12-06 15:36

matlab 图像语义分割,笔记︱图像语义分割（FCN、CRF、MRF）、论文延伸（Pixel Objectness、）...

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容，我的理解是抠图…之前在FasterR-CNN中借用了RPN(regionproposalnetwork)选择候选框，但是仅仅是候选框，那么我想提取候选框里面的内容

帝京日语宋老师·2022-12-06 14:24

图像分割基础及经典网络结构

目录一、图像分割简介（一）图像分割类型1.根据不同的任务和数据类型：（二）语义分割性能指标：二、FCN网络简介（一）FCN网络如何工作？

好啊啊啊啊·2022-12-06 14:48

RGB-D Salient Object Detection:综述论文笔记

SOD在真实世界的应用范围内起着关键性的作用，例如立体匹配、图像理解、显著性检测、行为感知、视频探测和分割、语义分割、视频图像分割、目标追踪、行人检测、伪装目标检测等等。

☞北海北☜·2022-12-06 13:48

小白如何用免费GPU跑天池算法大赛！

之前参加数据竞赛和做算法实践项目，让人苦恼的就是数据量比较大的时候，电脑配置往往跟不上。

一只干巴巴的海绵·2022-12-06 12:16

语义分割及其unet网络

学习博客：语义分割前言_哔哩哔哩_bilibili分割程度依次递增。什么是语义分割？

把知识CV进脑子·2022-12-06 11:38

coco 数据集_MS COCO数据集详解

ImageNet与PascalVOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割，而COCO主要关注图像场景与

weixin_39710396·2022-12-06 09:45

遥感图像语义分割比赛整理

好久没有写博客了(最近有两篇论文的投稿，到年前就没啥时间），寒假期间参加了一个遥感图像分割的比赛：一次不是很成功的参赛，第一次参加这种比赛吧，过程十分坎坷。本来就是在初赛ddl前10天才找到队友，然后在成功组队的第三天，被队友鸽了，只剩下我carry另一个。强撑着坚持到了初赛结束，名次100/234，极限操作，真的很不容易。本文主要想简单总结下，对大家估计没啥借鉴意义，但是对我这个小白来说还是能学

zerone-fg·2022-12-06 08:06

遥感影像语义分割——影像拼接、去背景

遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作

GISer群·2022-12-06 08:36

多模态融合的高分遥感图像语义分割方法

多模态融合的高分遥感图像语义分割方法(python)论文地址：http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZNZK202004012.htm1、SE-UNet网络模型

ru-willow·2022-12-06 08:35

进行遥感图像语义分割时无法正确识别标签的问题

问题发现作为一个语义分割领域的小白，毕设打算用DeepLabv3+做遥感图像的语义分割，准确来说是水体提取。

钳火·2022-12-06 08:35

遥感影像语义分割:数据增强

遥感影像语义分割:数据增强一、albumentations介绍二、在项目中的使用方式深度学习训练的模型需要大量的数据集作为支撑才能有比较好的泛化能力，但是实际项目中由于数据资源和标注难度的限制而难以获得的足够多的数据

GHZhao_GIS_RS·2022-12-06 08:35

遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)

遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)文章目录遥感图像语义分割——从原始图像开始制作自己的数据集(以高分二号为例)1.遥感影像获取2.遥感数据预处理（影像融合）3.遥感影像批量裁剪

GISer群·2022-12-06 08:35

基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割day3 - 网络结构

基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割day3-网络结构前言自监督学习部分语义分割细调部分总结前言想要学习一个网络，最重要的就是网络结构和损失函数，一个讲了网络是怎么学，一个讲了网络将会学成什么样

夜雨窗中人·2022-12-06 08:05

遥感影像制作语义分割数据集——摸索（踩坑）记录

遥感影像制作语义分割数据集——探索（踩坑）记录由于本人是个小白，本篇文章主要为了记录自己的摸索过程，文中一些名词描述可能不是很准确，我尽量说清楚整个处理的流程。

Yeelinsen·2022-12-06 08:05

1小时快速上手遥感语义分割

语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。遥感影像的分类、信息提取也适合用语义分割方法。

独孤尚亮dugushangliang·2022-12-06 08:04

使用MindStudio进行语义分割应用开发

该模型使用了PyTorch框架，用于图片的语义分割。模型原作者提出了一种新的结构——注意力门（atten

ShunShunZizse·2022-12-05 17:58

基于MindSpore框架的道路场景语义分割方法研究

昇思MindSpore·2022-12-05 15:30

Learning Pixel-level segmantic affinity with image-level supervision for weakly supervised segmentat

Abstract.缺少分割的label是阻碍语义分割发展的一个主要因素，为了缓解这个问题，我们提出了一个新的框架结构通过classlabel去产生segmentationlabel.在这个弱监督里，被训练的

weixin_41950276·2022-12-05 12:12

保存Azure Kinect DK拍摄的rgb和depth前景图像

关于图像分割算法模型（实际上更侧重于语义分割），我还在做调研。因为昨天看到

W威小威W·2022-12-05 11:54

人像分割数据集

文章目录前言一、Supervisely二、LIP三、AutomaticPortraitMatting参考前言部分人像分割数据集用于语义分割模型训练和微调。