深度学习-图像分割


NI-DL 应用框架:图像分类,目标检测,分割提取。

底层:TensorFlow,Keras,Cuda,C/C++

上层:VC++,C#.NET Winform

源码编译,支持本地部署,云部署。

 

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【图像分割】

把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标。

 


 

 

示例1:

硬币数字区域提取

 下图为预测拍照图片中的所有硬币的正面中数字1的区域位置的分割提取。

 

 

 训练参数配置如下:

 

样本管理如下:

 

 

 

 

 

 

 图像标注方式如下:

 

 

 

 

 

 


 

 

示例2:

 
通过对几十张样本图片中出现的不同位置的A、B、C字符进行涂抹标记不同的类别颜色,然后进行训练。这样当预测一张新的图片中的ABC时,就可以快速标记出此张图片的ABC的位置。

 

 


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