扫盲记-第四篇--弱监督深度学习的图像分割
基于弱监督深度学习的图像分割方法 本文主要介绍基于深度学习的图像分割方法，即语义分割、实例分割和全景分割。 1 基础概念 生活中，我们和周围的事物都是有“标签”的，比如人、杯子、天空等等。在不同的场景下，相同的事物可能对应了不同的标签，比如长在地上的一片小草称为“草地”，长在花盆里 ...
原文：基于弱监督深度学习的图像分割方法综述
本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。 基础概念 生活中，我们和周围的事物都是有 标签 的，比如人 杯子 天空等等。在不同的场景下，相同的事物可能对应了不同的标签，比如长在地上的一片小草称为 草地 ，长在花盆里的很可能属于 盆栽 ，画在画中的又属于 装饰 。 如果把整幅图像比作我们生活的世界，那么具有相同 标签 的像素就组成了我们和周围 ...
2020-04-09 10:51 0 2415 推荐指数：
相关推荐
图像分割方法综述
图像分割方法综述 XXX (XXXX大学XX学院 陕西西安710049) 摘要：通过检索近近年来不断改进的图像分割方法，以下几类方法比较活跃的出现，分别是：基于阈值的分割方法、基于区域生长的分割方法、基于小波变换的分割方法、基于神经网络的分割方法、基于能力泛函的分割方法 ...
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。 图像分类：点击查看 目标检测：点击查看 图像分割：点击查看 （本文 ...
图像分割综述
本篇随笔参考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像 ...
深度学习方法下图像分割的记录和理解
编号。 如这个是该画面中的狗A，那个是画面中的狗B。 当下现状 最初，图像块分类是最常用的方法 ...
图像分割最全综述
本文作者净浩泽，公众号：计算机视觉life，编辑成员 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何 ...
《基于深度学习的图像语义分割方法综述》阅读理解
近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对 基于深度学习的图像语义分割的经典方法 与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分 为 基于区域分类的图像语义分割方法 和 基于像素 ...
医学图像分割综述
简介： 医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生做出更为准确的诊断。 但是，从医学图像中自动分割出目标是个艰巨的任务，因为医学图像具有较高的复杂性且缺少简单 ...