语义分割Synapse 第30页

图像语义分割标注软件EISeg

paddle语义分割标注软件：https://github.com/PaddleCV-SIG/EISeghttps://github.com/PaddleCV-SIG/EISeg

Vertira·2023-01-01 13:15

【将图片格式转换为调色盘模式——语义分割】

将图片格式转换为调色盘模式转换为调色盘格式检查调色盘是否正确（检查语义分割的类标签是否正确）在做语义分割时，复现GitHub代码，出现了语义类标签随机的问题，最终定位到是转换为调试盘时没有统一调色盘，为了节省时间

Deep Learning小舟·2023-01-01 13:13

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割(附实战应用案例及代码)

前言语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。

林聪木·2023-01-01 11:06

Dual Attention机制

一，DualAttention机制首次出现于DualAttentionNetworkforSceneSegmentation（DANet），是一个很优秀的语义分割网络。

AI剑客·2023-01-01 07:45

采用编码器-解码器匹配语义分割的图像压缩

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。摘要近年来，分层图像压缩被证明是一个很有前途的方向，它将输入图像编码成一个紧凑的表示形式，并应用上采样网络来

小白学视觉·2023-01-01 07:36

一份热力图可视化代码使用教程

本文介绍了CAM、GradCAM的原理和缺陷，介绍了如何使用GradCAM算法实现热力图可视化，介绍了目标检测、语义分割、transformer模型等其它类型任务的热力图可视化。

CV技术指南(公众号)·2023-01-01 01:24

基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测

小艳加油·2022-12-31 17:26

CVPR2020 | Strip Pooling：语义分割新trick，条纹池化取代空间池化

选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.13328v1代码链接：https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet从之前语义分割的研究事实证明

AI算法修炼营·2022-12-31 15:23

【多尺度条形池化与通道注意力的图像语义分割】论文精讲

论文：论文链接出处：中国图象图形学报目录1.摘要2.网络结构2.1改进的条形池化技术2.2二阶通道注意力机制3.结果1.摘要目的针对自然场景下图像语义分割易受物体自身形状多样性、距离和光照等因素影响的问题

zy_destiny·2022-12-31 15:15

语义分割中单类别和多类别图片数据标注，以及灰度类别转换

点击上方“码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达上期讲解了语义分割模型的基本架构和常用数据集，这期就讲解一下语义分割数据集的制作，追下去吧~制作总体步骤：1.使用lableme对图片数据进行标注

码农的后花园·2022-12-31 11:53

语义分割之标签生成

语义分割之标签生成一.Labelme生成工具单张生成二.Labelme生成工具批量生成三.自己写代码生成标签图像1.提取图形类型与点坐标并画图2.生成标签图像和可视化图像3.批量生成4.其他功能在语义分割之

Mr-MegRob·2022-12-31 11:53

语义分割标签提取

图像语义分割开源数据集中的标签通常是多类的，并不一定适合实际场景的应用。比如某个场景只需要分割道路，其他场景都是背景。这就需要提取对应场景的标签。比如马赛州的语义分割数据集集包含了建筑和道路。

wzw12315·2022-12-31 11:23

语义分割—Labelme转标签图

#>>!pipinstall-rrequirements.txtfromjson_to_datasetimportmk_datasetclassargs:label_name_to_value={'_background_':0,'center':1}#指定标签映射json_file="./data"#json路径image_file="./data"#图片路径img_type="bmp"#图片类

智能之心·2022-12-31 11:52

语义分割由网络输出到类别标签的处理过程

logits是网络的输出，logits.shape=(batch_size,w,h,21)，21类语义标签。pred_classes=tf.expand_dims(tf.argmax(logits,axis=3,output_type=tf.int32),axis=3)#shape=(?,?,?,1)我们用numpy解释argmax和expand_dims这两个函数：importnumpyasnp

qq_26697045·2022-12-31 11:22

语义分割标签转换（RGB转灰度）

语义分割颜色标签（RGB）转方便训练的标签（灰度图）在进行遥感图像语义分割时，找到的标签数据都是方便给大家看的RGB数据，对于怎么将RGB转换成灰度数据我整了半天，编程水平太差了。

qq_36916872·2022-12-31 11:22

【语义分割】label2color2label_灰度标签彩色化、彩色标签灰度化

zengxy2020/csdn_label2color2labellabel来源【deepfashoin】+人体解析_self-correction-human-parsing、获得语义标签0.应用背景语义分割标签文件

曾小蛙·2022-12-31 11:21

语义分割标签从RGB转到灰度gray处理方式

小细节问题比较折磨人问题：RGB伪彩色转gray灰度色域对应如下：二分类，输出，输出如下，格式.pngOrigin_Point_Value=np.array([[0,0,0],[255,255,0]])Out_Point_Value=np.array([0,1])批量转换代码如下：（RGB—>gray）#-----------------------------------------------

夏日轻风有你·2022-12-31 11:50

SemanticKITTI 数据集（ICCV 2019）

SemanticKITTI数据集（ICCV2019）摘要1.导言2.相关工作3.SemanticKITTI数据集3.1.标注过程3.2.数据集统计信息4.语义分割评价4.1.单扫描实验4.2.多次扫描实验

77wpa·2022-12-31 09:57

点云 3D 分割 - SqueezeSeg（ICRA 2018）

点云3D分割-SqueezeSeg（ICRA2018）摘要1.引言2.相关工作A.三维激光雷达点云的语义分割B.用于3D点云的CNNC.图像的语义分割D.通过模拟收集数据3.方法描述A.点云变换B.网络结构

77wpa·2022-12-31 09:27

《自动驾驶中的深度学习模型量化、部署、加速实战》专栏概述 | 实战教程，开放源码

这里主要是针对AI算法落地的模型部署，其中有基于TensorRT的部署、基于OpenCV+CUDA的部署以及基于NCNN的部署，项目包括简单的demo案例、目标检测、语义分割、实例分割、车道线检测以及Transformer

Charmve·2022-12-31 09:28

SwinUnet官方代测试数据集

1、修改部分代码1.1修改dataset_synapse.py1.2修改test.py代码修改相关参数和文件路径is_savenii：是否保存预测结果图片num_classes：预测的目标类别数+11.3

胖子工作室·2022-12-31 07:43

使用SwinUnet训练自己的数据集

参考博文：https://blog.csdn.net/qq_37652891/article/details/123932772数据集准备遥感图像多类别语义分割，总共分为7类（包括背景）image:label_rgblabel

我是一个小稻米·2022-12-31 07:09

语义分割系列18-FPN（pytorch实现）

FPN：《PanopticFeaturePyramidNetworks》发布于2019CVPRFPN在实例分割中取得巨大成功（MaskR-Cnn）后，进军语义分割，结果发现FPN在语义分割中能够提供轻巧的网络结构

yumaomi·2022-12-31 00:28

PointRend理解

一、PointRend理解PointRend的提出是为了解决MaskRCNN分割精度不高的问题，个人建议想要学习这个网络的同学可以从语义分割模型上着手，毕竟MaskRCNN相比于语义分割模型还是比较复杂的

GHZhao_GIS_RS·2022-12-31 00:26

PointRend

ImageSegmentationasRendering论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.08193.pdf代码地址：https://github.com/zsef123/PointRend-PyTorch语义分割问题

Moeyinss·2022-12-31 00:56

AAAI 2022 | 字节跳动显著提升图像级弱监督语义分割性能

机器之心专栏字节跳动-智能创作团队论文提出了一种面向图像级标签的弱监督语义分割的激活值调制和重校准方案。

机器学习与AI生成创作·2022-12-31 00:53

【语义分割系列】PointRend源码注释

下面的流程按语义分割框架deeplabv3+PointRend做的注释。deeplabv3的主干网络是xception65。

若曦爹·2022-12-31 00:23

CV attention | PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

导读注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBAM[1]，DANet[5]。基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wiser

THE@JOKER·2022-12-31 00:22

语义分割系列24-PointRend（pytorch实现）

PointRend:ImageSegmentationasRendering论文链接：PointRend本文将介绍：PointRend的原理PointRend代码实现PointRend在Camvid数据集上进行复现目录引文PointRend思路整体思路和PointRend实现步骤PointRend点选择策略对于Inference过程对于Train过程PointRend效果PointRend的一些代

yumaomi·2022-12-31 00:22

膨胀卷积论文笔记

膨胀卷积论文笔记原文地址：UnderstandingConvolutionforSemanticSegmentationAbstract深度学习的最新进展，尤其是深度卷积神经网络（CNN），已经导致了语义分割系统的显著改进

麻花地·2022-12-30 12:18

论文翻译1：利用语义分割在全视野图像中的肾小球硬化识别

肾小球分割-论文翻译1：利用语义分割在全视野图像中的肾小球硬化识别（用于自己写毕业论文综述，机器翻译，自用）英文题目：Glomerulosclerosisidentificationinwholeslideimagesusingsemanticsegmentation

阿钏·2022-12-30 09:06

Mask R-CNN论文解析

arxiv.org/abs/1703.068704.论文源码：https://github.com/facebookresearch/Detectron.二、论文背景与简介视觉社区在短时间内已经在目标检测和语义分割上取得了迅速的提高

yanghaoplus·2022-12-30 08:47

论文笔记二：Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

论文题目：基于像素间关系的弱监督语义分割（WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations）论文来源：2019

snail82·2022-12-30 01:40

语义分割系列21-ANNNet（pytorch实现）

引文之前一直困扰语义分割的两片乌云：感受野大小不足：一些研究表明，建立长距离依赖可以有效的提升分割效果。解决长距离依赖的问题，衍生出了许多之前的工作，包括如：叠加多个卷积层来扩张

yumaomi·2022-12-29 21:54

NeurIPS 2022 | 基于双重相似度迁移的弱样本语义分割

©PaperWeekly原创·作者|陈俊杰学校|上海交通大学博士生研究方向|弱样本学习前言弱样本学习（weak-shotlearning）和零样本学习、少样本学习类似，把所有种类划分成没有交集的基础种类和新种类。不同的是，基础种类有大量强标注的训练样本，而新种类有大量弱标注的训练样本。我们实验室去年在NeurIPS上发表了弱样本图像分类和弱样本目标检测。幸运的是，今年又在NeurIPS上发表了弱样

PaperWeekly·2022-12-29 17:26

屠榜语义分割和全景分割！FAIR提出MaskFormer：语义分割是像素分类问题吗？

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：BowenCheng|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/389457610论文“Per-PixelClassificationisNotAllYouNeedforSemanticSegmentation”解读！论文:https://arxiv.org/abs/2107.06278

Amusi（CVer）·2022-12-29 17:55

读论文---MaskFormer论文解读

摘要很多语义分割方法采用per-pixelclassification的方法然而实力分割采用alternativemaskclassification方法本文insight是maskclassifficatjion

计算机视觉-Archer·2022-12-29 17:55

语义分割—遥感影像数据标签制作（ARCGIS）

目录制作标签转为tif格式制作标签1.新建文件夹链接2.右键新建的文件夹，新建一个shp文件3.要素类型选择面要素，并为shp文件命名此处可以配置与依赖图层相同的坐标系，也可以在转为.tif的时候修改环境里的两个选项统一坐标系4.右键文件，开始编辑5.创建要素6.创建一个面要素：点击右上角的图层，然后选择下面的构造工具中的面，并在图上绘制右键shape，可以对图层进行操作7.在属性表中修改字段选择

Billie使劲学·2022-12-29 17:21

将纯黑的arcgis语义分割标签（单类别）（tif、png格式）转为黑白

做建筑物分割，用arcgis做出来的标签（tif）为纯黑，转为png格式后也是纯黑，虽然在arcgis中可以正常显示，且不影响模型训练，但是的确有那么点不好看，参考其他数据集，单类别表标签均为黑白二值图（0/255）。arcgis做的标签为纯黑的原因是他的像素背景是0，目标是0-1，因此肉眼看不出来，故将目标0-1重新赋值为255即可。我是重新进行了二值化，用的标签格式为.pngimportosi

师兄的SCI都是我写的·2022-12-29 17:21

收藏 | 语义分割数据集总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|视觉算法图片来源于网络语义分割在自然数据集的分割效果不断进步，有研究逐步应用到了遥感领域，尤其是高分辨率遥感影像。

小白学视觉·2022-12-29 16:31

采用双注意力机制的Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割(论文）

摘要针对DeepLabv3+网络在遥感影像上呈现出拟合速度慢，边缘目标分割不精确，大尺度目标分割类内不一致、存在孔洞等缺陷，提出在该网络中引入双注意力机制模块（DualAttentionMechanismModule,DAMM），设计并实现了将DAMM结构与ASPP（AtousSpatialPyramidPooling）层串联或并联的2种不同连接方式网络模型，串联连接方式中先将特征图送入DAMM后

浪子私房菜·2022-12-29 16:00

TransUNet实现多波段影像语义分割

修改数据加载代码dataset_synapse.py，定义一个多波段影像读取函数，并将像素值inf替换为1，若不替换会导致后续训练出现损失为nan的情况。

Xcs_h·2022-12-29 16:22

ROS+Pytorch的联合使用示例（语义分割）

本篇根据ROS图像的Deeplabv3+实时语义分割（ROS+Pytorch）进行踩坑记录，并附加一些对应操作的理解。（自觉有很多理解不到位的地方，若有大佬路过还请不吝赐教！）

昼行plus·2022-12-29 15:31

HyperSeg：实时语义分割的逐块超网络

注：文末附语义分割交流群HyperSeg:Patch-wiseHypernetworkforReal-timeSemanticSegmentation论文下载链接：https://arxiv.org/ab

Amusi（CVer）·2022-12-29 14:06

分割预研 -- 2022.5

MMSegmentationMMSegmentation：标准统一的语义分割框架非常好的分割开源集成框架：https://link.zhihu.com/?

祝小梦·2022-12-29 14:49

中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集

主要基于深度学习语义分割模型和多源遥感影像进行制作。首先，对原始影像进行预处理，并根据城市等级及其区域分布情况进行分层采样以及目视解译，制作训练和测试数据。

Sunny9qx·2022-12-29 11:47

Pytorch入门之前——写给计算机视觉小白

目标检测、语义分割、图像分类等等都属于计算机视觉领域。目标检测给定一张输入图像，检测出图像中特定目标的位置和具体类别，我们将这种任务称为目标检测任务，如下图所示。

CV365·2022-12-28 23:52

【论文阅读】【CVPR2022】Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

Introduction1.Findings2.Motivation3.Solution二、ClassRe-ActivationMaps(ReCAM)三、ExperimentAbstract提取类激活图(CAM)是为弱监督语义分割

JOJO-XU·2022-12-28 20:41

YOLO1（）

右：目标检测(已经实现实例级，每一个物体都能单独检测出)，像素级别（Segmentation图像分割）图像分类：输入图像，输出类别目标检测：输入图像，输出每一个物体多个类别多个框图像分割：语义分割（对每个像素分类

sponor·2022-12-28 20:55

零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task1 赛题理解 -学习笔记

比赛地址：零基础入门语义分割比赛-地表建筑物识别，该比赛是由天池和Datawhale联合举办的学习赛，进入比赛页面可以下载相关的数据集。学习任务：学习任务，查看学习任务，有层次递进的进行学习。

light-124·2022-12-28 15:07

推荐频道

语义分割Synapse