深度學習-圖像分割
NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。 底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上層：VC++，C#.NET Winform 源碼編譯，支持本地部署，雲部署。 圖像分類：點擊查看 目標檢測：點擊查看 圖像分割：點擊查看 （本文 ...
原文：深度學習方法下圖像分割的記錄和理解
分割分類 普通分割 將不同類別物體的像素區域分開。 如前景與后景分割開，狗的區域與貓的區域 背景分割開。 語義分割 在普通分割的基礎上，分類出每一塊區域的語義 即這塊區域是什么物體 。 如把畫面中的所有物體都指出它們各自的類別。 實例分割 在語義分割的基礎上，給每個物體編號。 如這個是該畫面中的狗A，那個是畫面中的狗B。 當下現狀 最初，圖像塊分類是最常用的方法，就是根據圖像像素點周圍的圖像塊確定 ...
2019-03-06 13:08 0 5346 推薦指數：
相關推薦
基於弱監督深度學習的圖像分割方法綜述
本文是基於弱監督的深度學習的圖像分割方法的綜述，闡述了弱監督方法的原理以及相對於全監督方法的優勢。 1 基礎概念 生活中，我們和周圍的事物都是有“標簽”的，比如人、杯子、天空等等。在不同的場景下，相同的事物可能對應了不同的標簽，比如長在地上的一片小草稱為“草地”，長在花盆里 ...
圖像分割的理解
圖像分割的理解 知乎回答 為什么深度學習中的圖像分割要先編碼再解碼？💻 問題描述：如FCN, U-NET等結構，都有編碼，解碼的過程（降采樣，上采樣），為什么不能直接用全卷積，不pooling，一直保持相同的特征圖大小進行分割呢？ 回答作者：張良懷 鏈接：https ...
基於深度學習的圖像分割在高德的實踐
一、前言 圖像分割（Image Segmentation）是計算機視覺領域中的一項重要基礎技術，是圖像理解中的重要一環。圖像分割是將數字圖像細分為多個圖像子區域的過程，通過簡化或改變圖像的表示形式，讓圖像能夠更加容易被理解。更簡單地說，圖像分割就是為數字圖像中的每一個像素附加標簽，使得具有相同 ...
深度學習圖像分割——U-net網絡
寫在前面： 一直沒有整理的習慣，導致很多東西會有所遺忘，遺漏。借着這個機會，養成一個習慣。 對現有東西做一個整理、記錄，對新事物去探索、分享。 因此博客主要內容為我做過的，所學的整理記錄以及新的算法、網絡框架的學習。基本上是深度學習、機器學習方面的東西。 第一篇首先是深度學習圖像分割 ...
深度學習圖像分割——U-net網絡
的算法、網絡框架的學習。基本上是深度學習、機器學習方面的東西。 第一篇首先是深度學習圖像分割——U-ne ...
【深度學習】醫學圖像分割損失函數簡介
在醫學圖像分割中，選取合適的損失函數是十分有必要的。已有的文獻中提出了許多的損失函數，但只有少部分的文章對提出的損失函數進行了具體的研究。 損失函數主要是用於評估模型的預測值和真實標簽的匹配程度的重要指標。在過去的幾年，不同的損失函數被提出並應用到醫學圖像分割 ...
《基於深度學習的圖像語義分割方法綜述》閱讀理解
近年來,深度學習技術已經廣泛應用到圖像語義分割領域.主要對 基於深度學習的圖像語義分割的經典方法 與研究現狀進行分類、梳理和總結.根據分割特點和處理粒度的不同,將基於深度學習的圖像語義分割方法分 為 基於區域分類的圖像語義分割方法 和 基於像素 ...