语义分割评价指标

数据增强方法--Cutout实现及结果分析

Cutout实现及结果分析问题背景Cutout简介实现细节实验设置代码实现结果展示参考文献问题背景近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了相当大的进展，并且在许多具有挑战性的任务中取得了最新的性能，如对象识别、语义分割
听枫1122·2023-07-24 00:05

自动驾驶入门日记-6-视频语义分割

在自动驾驶任务中，实时性一直是急需解决的一个问题，也是极其具有挑战性的一个问题。一方面，现阶段一辆装满所有传感器的自动驾驶汽车每秒收集的数据量高达1-4GB（数据来自网络，不一定准确），另一方面，为保证汽车长时间的续航能力，自动驾驶汽车应尽可能的保证节省电力，同时大功率的计算部件其散热也是一个必须解决的问题。因此，如何在减少计算量的同时保证得到的结果准确鲁棒就是计算机视觉科学家应该审慎思考的一个问
我爱大头老婆·2023-07-23 19:39

kaggle飞机凝结轨迹识别赛题解析+baseline代码

赛题目标：利用语义分割在卫星图像中识别对流尾迹比赛链接：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming
深度之眼·2023-07-23 13:32

7种常用的数据标注工具

常用的数据标注工具主要有以下几种：2D框、语义分割、多边形分割、点标注、线标注、视频标注、3D立方体标注等。1.2D框2D框为矩形，在所有的标注工具里，2D框是最简单的数据标注类型，成本也是最低的。
喜欢打酱油的老鸟·2023-07-23 11:35

语义分割是什么？

语义分割作为计算机视觉领域的关键任务，是实现完整场景理解的必经之路。为了让机器拥有视觉，要经过图像分类、物体检测再到图像分割的过程。其中，图像分割的技术难度最高。
澳鹏Appen·2023-07-23 11:02

13.16 叶公问政。子曰：“近者悦，远者来。”

近悦远来，是儒家对好国家的评价指标，就是近的人，本国人，幸福指数很高，很开心。远的人，国外的人，都想举家搬来。不要小看“近悦远来”这四个字！中国古代讲王道霸道。什么是王道？
超级赋能王张胜萍·2023-07-23 10:30

【计算机视觉】A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection论文解读

上排：OpenSeeD对开放词汇的实例分割和检测、全景和语义分割、野外实例分割和给定参考框位置和概念的条件分割的可视化。
旅途中的宽~·2023-07-23 06:39

语义分割大盘点

本篇文章主要是向大家普及下语义分割的一些来龙去脉，同时也是为下篇文章《关于语义分割的亿点思考》做前情铺垫，届时笔者将会对语义分割这个领域进行一个深刻而全面的分析，跟大家唠一唠语义分割这条路还可以怎么走。
小白学视觉·2023-07-23 05:55

Paddleseg模型——OCRNet模型解读

1024x512_160k.yml为例ocrnet也是以hrnet作为backbone（骨干网络）hrnet_ocr是SemanticSegmentationonCityscapestest中目前排名第一的语义分割模型
weightOneMillion·2023-07-22 14:32

BLUE 评价指标

根据n-gram可以划分为多个评价指标。常见的有BLUE-1、BLUE-2、BLUE-3、BLUE-4四种，其中的数字表示连续单词的个数。
孤舟独钓寒江雪·2023-07-22 10:11

21. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 多元线性回归

数据描述：数据集包含了200个不同市场的产品销售额，每个销售额对应3种广告媒体，分别是TV,radio和newspaper任务描述：分析广告媒体与销售额之间的关系，基于广告媒体预算，预测销售额评价指标：
薛东弗斯·2023-07-22 08:27

线性回归处理光谱数据建模

这个专栏主要在于分享代码以及教大家如何使用具体原理部分后期慢慢补上来先上一下处理完结果的图片先放一张原始光谱的图像这个是进行线性回归的图形这个是对线性回归的评价指标MSE和R2对于需要使用RMSE的同学也可以直接求或者对
炼丹的小道士·2023-07-22 08:29

【点云语义分割】Ubuntu20.04配置运行RangeNet++

本文代码Github地址：GitHub-PRBonn/rangenet_lib:InferencemoduleforRangeNet++(milioto2019iros,chen2019iros)原文地址：https://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/milioto2019iros.pdf目录一、环境配置1.Cuda11.62.
苦瓜汤补钙·2023-07-22 07:30

BiSeNet训练labelme标注的语义分割数据集

BiSeNet训练labelme标注的语义分割数据集1.BiSeNet安装1.1系统1.2依赖包2.数据集制作2.1labelme2.2json文件转换3.BiSeNet训练3.1数据准备3.2修改代码
无为旅人·2023-07-22 07:59

SA-Net：用于医学图像分割的尺度注意网络 A scale-attention network for medical image segmentation

医学图像的语义分割为后续的图像分析和理解任务提供了重要的基石。随着深度学习方法的快速发展，传统的U-Net分割网络已在许多领域得到应用。基于探索性实验，已发现多尺度特征对于医学图像的分割非常重要。
CVer儿·2023-07-22 06:17

时间管理笔记

做事情选择最重要最紧急的事情去做6.如何记录笔记活页，标签，随时整理效率管理手册，列举年度，月度，周，日计划7.时间管理技巧:多花些时间做计划，会让后面效率更高8.你真的了解自己岗位deKPI吗，硬性评价指标
简单Yolanda·2023-07-22 05:36

三十二章：Progressive Semantic Segmentation ——渐进式语义分割

0.摘要这项工作的目标是在不过载GPU内存使用或丢失输出分割图中的细节的情况下对高分辨率图像进行分割。内存限制意味着我们必须对大图像进行降采样，或者将图像分为局部补丁进行分离处理。然而，前一种方法会丢失细节，而后一种方法由于缺乏全局图片可能会产生歧义。在这项工作中，我们提出了MagNet，一个多尺度框架，通过查看多个放大级别的图像来解决局部模糊问题。MagNet有多个处理阶段，每个阶段对应一个放大
Joney Feng·2023-07-22 03:18

三十一章：StructToken :Rethinking Semantic Segmentation with Structural Prior ——通过结构先验重新思考语义分割

0.摘要在以前的基于深度学习的方法中，语义分割被视为静态或动态的像素级分类任务，即将每个像素表示分类到特定的类别。
Joney Feng·2023-07-22 03:48

第二十一章：CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation ——用于语义分割的交叉注意力

0.摘要全图像依赖关系为视觉理解问题提供了有用的上下文信息。在这项工作中，我们提出了一种称为Criss-CrossNetwork（CCNet）的方法，以更有效和高效的方式获取这种上下文信息。具体而言，对于每个像素，CCNet中的一种新颖的交叉注意力模块收集其交叉路径上所有像素的上下文信息。通过进一步的循环操作，每个像素最终可以捕捉到来自所有像素的全图像依赖关系。总体而言，CCNet具有以下优点：1
Joney Feng·2023-07-22 03:18

操作系统之三：处理机调度

调度的三个层次高级调度补充：作业和进程的区别中级调度挂起态低级调度三层调度的联系、对比二、进程调度的时机、切换与过程、调度方式2.1进程调度的时机2.2进程调度的方式2.3进程的切换与过程三、调度算法的评价指标
喜欢喝椰奶·2023-07-21 07:50

FCOS：全卷积目标检测

因为它将语义分割的思想用来做检测了。在学校期间，我的研究方向就是语义分割。
Congc_fdd6·2023-07-21 06:56

语义分割训练数据集之提取文件夹下的图片、修改文件夹下的图片属性

前言笔者在使用labelme标注完数据且修改为json_to_dataset.py文件后执行json_to_dataset.exe生成了许多文件夹，如图1而每个小文件夹又包含了关于原图的png文件以及掩码图片label.png笔者想要生成的是VOCdevkit数据集，需要将原图放进JPEGImages文件以及将掩码图片放入SegmentationClass文件。显然不可能手动点开一个个文件夹将图片
黑夜寻白天·2023-07-21 02:49

语义分割之对于使用Augmentor模块进行数据增强后png图片以及掩码图片进行对应命名以及批量修改图片

前言进行语义分割但数据量又不是很大的时候，进行数据增强是一个不错的选择在语义分割中可以使用Augmentor进行数据增强（这里就不对Augmentor进行介绍啦，可以在网上搜搜，很多很快就能上手）在增强之后
黑夜寻白天·2023-07-21 02:49

Labelimg安装教程

使用LabelImg，用户可以手动标注图像中的目标和区域，并生成相应的标注文件，这些标注文件可以用于训练机器学习模型，如目标检测、图像分割、语义分割等任务。
智能建造小硕·2023-07-20 23:38

医学图像分割评价指标

医学图像分割评价指标1引言1.1混淆矩阵ConfusionMatrix2whatisTP,TN,FP,FN3PA像素准确率4交并比IOU5骰子系数Dice6敏感度Sensitivity7阳性预测值PPV8
Alexa2077·2023-07-20 17:52

[论文翻译] SalsaNet: Fast Road and Vehicle Segmentation in LiDAR Point Clouds for Autonomous Driving

Abstract在本文中，我们介绍了一种名为SalsaNet的深度编码器-解码器网络，用于3DLiDAR点云的高效语义分割。
不太会转弯儿·2023-07-20 11:16

无监督参考图像评价-自然图像评价指标-NIQE python代码 可运行

github上下载的源码NIQE出现imresize、imread导入错误问题。解决方法将博主最后提供的代码复制粘贴到niqe代码里面成功解决。贴出代码：需要python3.6版本importnumpyasnpimportscipy.miscimportscipy.iofromos.pathimportdirnamefromos.pathimportjoinimportscipyfromPILim
丫丫爱吃·2023-07-20 10:46

学习记录——语义分割、实时分割和全景分割的区别、几个Norm的区别

语义分割、实时分割和全景分割区别？semanticsegmentation（语义分割）通常意义上的目标分割指的就是语义分割，图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类。  
Chaoy6565·2023-07-20 05:25

【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1.数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。2.数据预
数学建模与科研·2023-07-19 17:38

数据结构——查找 笔记合集（C语言）完结

查找查找基本概念查找算法的评价指标顺序查找顺序查找的实现查找效率分析顺序查找的优化按元素大小排序用查找判定树分析ASL按被查概率排序折半查找查找效率分析折半查找判定树的构造折半查找的查找效率分块查找算法思想用折半查找查索引查找效率分析
「已注销」·2023-07-19 01:00

用于语义图像分割的弱监督和半监督学习：弱监督期望最大化方法

这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。
deephub·2023-07-18 14:16

自监督语义分割面模型——Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners(MAE)论文阅读

1、摘要Thispapershowsthatmaskedautoencoders(MAE)arescalableself-supervisedlearnersforcomputervision.OurMAEapproachissimple:wemaskrandompatchesoftheinputimageandreconstructthemissingpixels.Itisbasedontwoc
qq_41627642·2023-07-18 11:10

Python综合评价模型（七）变异系数法

目录第一步导入第三方库和案例数据第二步标准化数据（min-max标准化）第三步计算评价指标的变异系数第四步计算评价指标的权重第五步计算综合得分第六步导出综合评价结果下期预告：Python综合评价模型（八
Yif18·2023-07-18 09:56

Python综合评价模型（九）CRITIC法

目录第一步导入第三方库和案例数据第二步标准化数据（min-max标准化）第三步计算评价指标的变异性（变异系数）第四步计算评价指标的独立性（1-｜相关系数｜）第五步计算评价指标的综合信息载荷量（变异性和独立性的乘积
Yif18·2023-07-18 09:56

Python综合评价模型（八）熵权法

目录第一步导入第三方库和案例数据第二步标准化数据（min-max标准化）第三步计算评价指标的特征比重第四步计算评价指标的熵值第五步计算评价指标的差异系数第六步计算评价指标的权重第七步计算评价对象的综合得分第八步导出综合评价结果下期预告
Yif18·2023-07-18 09:53

第十六章：Understanding Convolution for Semantic Segmentation——理解用于语义分割的卷积

0.摘要最近深度学习特别是深度卷积神经网络（CNN）的进展，显著提高了之前语义分割系统的性能。在这里，我们展示了通过操作与卷积相关的操作来改进逐像素的语义分割，这些操作在理论和实践上都具有价值。
Joney Feng·2023-07-18 08:51

第二十章：CANet:具有迭代细化和专注少样本学习的无类别分割网络

0.摘要最近在语义分割方面的进展是由深度卷积神经网络和大规模标注图像数据集推动的。然而，像素级别的数据标注是繁琐和昂贵的。此外，训练好的模型只能在一组预定义的类别中进行预测。
Joney Feng·2023-07-18 03:35

第十九章：APCNet——Adaptive Pyramid Context Network for Semantic Segmentation——用于语义分割的自适应金字塔上下文网络

0.摘要最近的研究表明，上下文特征可以显著提高深度语义分割网络的性能。基于上下文的分割方法在如何构建上下文特征和实际表现上有所差异。本文首次介绍了在分割任务中上下文特征的三个理想属性。
Joney Feng·2023-07-18 03:34

身材好，身才好!

BMI是目前使用比较广泛的评价指标。
田野沐晨光·2023-07-17 23:49

【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1.数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区
程序猿鑫·2023-07-17 21:44

决策树常见面试题

决策树算法，无论是哪种，其目的都是为了让模型的不确定性降低的越快越好，基于其评价指标的不同，主要是ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中ID3算法的评价指标是信息增益，C4.5算法的评价指标是信息增益率
yousa_·2023-07-17 17:06

线性回归

损失函数介绍简单线性回归最小二乘法梯度下降求解线性回归评价指标多元线性回归链接损失函数介绍损失函数描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度。用来度量模型一次预测的好坏。
SummerTan·2023-07-17 14:07

2021年复杂美入选浙江省科技型中小企业

科技型中小企业评价指标针对企业科技人员、研发投入、科技成果都有较高的标准，复杂美科技入选其中，意味着企业成立至今区块链技术的研发和技术成果得到了进一步的认可。
mxzmxz1·2023-07-17 09:38

【实验练习】基于SVM的实现鸢尾花(Iris)数据集分类 (Python实现)

评价指标：选取分类相关的评价指标来衡量分类结果。目录结构|----Exp3\
daphne odera�·2023-07-17 07:47

python基础学习10【哑变量处理、离散化（等宽法、等频法、基于聚类分析的方法）、fit()、聚类模型评价指标、 分类模型评价指标、ROC曲线】

哑变量处理特点：对于一个类别型特征，若其取值有m个，则经过哑变量处理后就变成了m个二元特征，并且这些特征互斥，每次只有一个激活，这使得数据变得稀疏。get_dummise()函数：pd.get_dummies(data['dishes_name'])#进行哑变量处理离散化【等宽法、等频法、基于聚类分析的方法】某些模型算法，特别是某些分类算法如ID3决策树算法和Apriori算法等，要求数据是离散的
每天都是被迫学习·2023-07-17 01:24

《论文阅读11》SQN: Weakly-Supervised SemanticSegmentation of Large-Scale 3D Point Clouds

一、论文研究领域：弱监督3D语义分割论文：SQN:Weakly-SupervisedSemanticSegmentationofLarge-Scale3DPointClouds笔记链接论文链接二、论文概要
Darren_pty·2023-07-17 01:42

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction

使用时空残差网络ST-ResNet进行城市区域流入流出客流量预测1研究对象城市客流流入流出根据经纬度将城市划分为网格I×J1.1难点空间依赖性时间依赖性外部影响2模型3实验北京出租车数据+纽约自行车数据评价指标
UQI-LIUWJ·2023-07-16 19:45

数据集——个人收集标注与使用过的数据集

前言这是一个我个人在工作和学习中使用过以数据集的一部分，有语义分割，目标识别，人像抠图等几个大类，这只是我用过数据集中的一部分，这些数据集有小一部分是来源自网络，很大一部分都是我自己收集。
知来者逆·2023-07-16 18:00

[数学建模]眼科病床的合理安排

问题一:试分析确定合理的评价指标体系,用以评价该问题的病床安排模型的优劣病床安排模型的优劣,应以下面的评价指标来判断.问题二:试就该住院部当前的情况,建立合理的病床安排模型,以根据已知的第二天拟出院病人数来确定第二天应该安排哪些病人住院
Gremmie2003·2023-07-16 11:29

论文阅读：PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PIDControllers

2206.02066源码：GitHub-XuJiacong/PIDNet:Thisistheofficialrepositoryforourrecentwork:PIDNet0、摘要双分支网络结构在实时语义分割任务中显示了其有效性和有效性
shiyueyueya·2023-07-16 07:33
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