语义分割Synapse

第一章：STC:一种用于弱监督语义分割的简单到复杂框架

在本文中，我们提出了一个简单到复杂（STC）框架，其中只利用图像级标注来学习用于语义分割的DCNN。
Joney Feng·2023-07-26 19:34

Labelme制作COCO格式的图像语义分割数据集

1.按照labelme工具地址先配置安装labelme：GitHub-wkentaro/labelme:ImagePolygonalAnnotationwithPython(polygon,rectangle,circle,line,pointandimage-levelflagannotation).2.给自己的数据集画多边形框-CreatePolygons每张图像画完框后，都会生成对应的jso
这个名字真好听·2023-07-26 16:20

语义分割—1 Mask RCNN

MaskRCNN1Mask-RCNN网络结构1.1Backbone：Resnet1011.2RPNblock1.3RoiAlign+(Reg,Cls)block+Mask2损失Mask-RCNN:Backbone+RPNblock+(Reg,Cls)block+Maskblock(1)Backbone用Resnet101提取下采样2次、3次、4次、5次的特称层构造特征金字塔。(2)RPNblock
山居秋暝LS·2023-07-26 08:03

语义分割-评价指标

常见的语义分割的评价指标：PixelAccuracy（GlobalAcc）转置卷积不是卷积的逆运算转置卷积也是卷积转置卷积运算步骤：在输入特征元素之间填充s-1行、列0.在输入特征四周填充k-p-1行、
提着小灯找呀找·2023-07-25 12:19

Pytorch 实现 Xception 模型，并从 TensorFlow 直接转化预训练参数

本文作为下一篇文章（实现DeepLabV3+语义分割模型）的前传，旨在用Pytorch实现Xeption分类模型。
公输睚信·2023-07-25 03:56

语义分割算法RangeNet++语义标签颜色对应关系

NumLabelIDLabelNameColorMap(RGB)10unlabeled（未标记的）[0,0,0]21outlier（离群值）[255,0,0]310car（汽车）[100,150,245]411bicycle（自行车）[100,230,245]513bus（公交车）[100,80,250]615motorcycle（摩托车）[30,60,150]716on-rails（轨道交通）[
RobotsRuning·2023-07-24 21:15

三十五章：Weakly Supervised Semantic Segmentation by Pixel-to-Prototype Contrast ——弱监督语义分割通过像素到原型对比

0.摘要尽管基于图像级弱监督的语义分割（WSSS）在ClassActivationMaps（CAMs）作为基石的情况下取得了巨大的进展，但分类和分割之间的大量监督差距仍然阻碍了模型生成更完整和精确的伪掩码用于分割
Joney Feng·2023-07-24 19:24

三十四章：Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation ——弱监督语义分割中的类别重新激活图

0.摘要提取类别激活图（CAM）可以说是生成弱监督语义分割（WSSS）伪掩码的最常用步骤。然而，我们发现导致伪掩码不理想的关键在于广泛使用的二元交叉熵损失（BCE）在CAM中的应用。
Joney Feng·2023-07-24 19:53

二十三章：Gated-SCNN:Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation ——用于语义分割的门控形状卷积神经网络

在这里，我们提出了一种新的双流卷积神经网络架构，用于语义分割，其中明确将形状信息作为单独的处理分支（即形状流），并与经典流并行处理信息。这种架构的关键是一种新型的门控机制，将两个流的中间层连接起来。
Joney Feng·2023-07-24 15:10

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

【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

【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

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

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

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表面距离计算8.1**Hausdorffdistance豪斯多夫距离**9快速实现指标的工具和代码1引言语义分割是像素级别的分类
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

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

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

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

【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

《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

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

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

论文阅读—2023.7.13：遥感图像语义分割空间全局上下文信息网络（主要为unet网络以及改unet）附加个人理解与代码解析

前期看的文章大部分都是深度学习原理含量多一点，一直在纠结怎么改模型，论文看的很吃力，看一篇忘一篇，总感觉摸不到方向。想到自己是遥感专业，所以还是回归遥感影像去谈深度学习，回归问题，再想着用什么方法解决问题。一、问题与解决方法1、易丢失空间信息在Decoder阶段输出多尺度特征，与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息2、边界信息不明确保留边界损失函数，设计多尺度损失函数级联方法Attenti
fenghx258·2023-07-15 23:35

InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt

3、方法3.1、MetaNeXt3.2、Inception深度卷积3.3、InceptionNeXt4、实验4.1、图像分类4.2、语义分割4.3、消融研究5、结论及未来工作展望摘要https://arxiv.org
AI浩·2023-07-15 18:03

第九章：RefineNet——多路径细化网络用于高分辨率语义分割

0.摘要最近，非常深的卷积神经网络（CNN）在目标识别方面表现出色，并且也是密集分类问题（如语义分割）的首选。然而，在深度CNN中，重复的子采样操作（如池化或卷积跳跃）会导致初始图像分辨率的显著降低。
Joney Feng·2023-07-15 11:02

语义分割混淆矩阵、 mIoU、mPA计算

一、操作需要会调试代码的人自己改，小白直接运行会出错这是我从自己的大文件里摘取的一部分代码，可以运行，只是要改的文件地址path比较多，遇到双引号“”的地址注意一下，不然地址不对容易出错把calculate.py和utiles_metrics.py放在同一文件夹下，然后运行calculate.py。二、理解test_mIou,test_mPA,test_miou,test_mpa=compute_
fenghx258·2023-07-15 08:03

第七章：FCN——Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

我们展示了通过端到端、像素到像素的训练的卷积神经网络在语义分割方面超越了现有技术的最新成果。我们的关键发现是构建“全卷积”网络，它可以接受任意大小的输入并生成相应大小的输出，具有高效的推理和学习能力。
Joney Feng·2023-07-14 19:04

第一章 SegFormer（语义分割篇）——SegFormer: 简单高效的基于Transformer的语义分割设计

0.摘要我们提出了SegFormer，这是一个简单、高效且强大的语义分割框架，它将Transformer与轻量级多层感知机（MLP）解码器结合在一起。
Joney Feng·2023-07-14 19:01

首篇全面综述！分割一切大模型SAM：28页、200+篇参考文献

编辑|机器之心点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料
自动驾驶之心·2023-07-14 18:54

TensorFlow、PyTorch、MXNet等深度学习框架在对象检测和语义分割中的优缺点分析

对象检测和语义分割是计算机视觉领域的两个重要任务。随着深度学习技术的不断发展，出现了很多流行的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。
爱吃饼干的熊猫·2023-07-14 12:36

【计算机视觉】MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练

文章目录一、导读二、逐像素分类和掩码分类的区别2.1逐像素分类2.2掩码分类2.3区别三、DETR四、MaskFormer五、MaskFormer用于语义和实例分割六、总结一、导读目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者
旅途中的宽~·2023-07-14 11:01

医学图像分割的三视图特征学习

我们提出了一种半监督语义分割框架TriSegNet。在有限
小杨小杨1·2023-07-14 11:45
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