图像分割

2-2.5-3D的室内场景理解 主要内容 摘要随着低成本、紧凑型 2-2.5-3D视觉传感设备的出现，计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣。本文为本课题的研究提供了一个全面的背景，从历史的角度开始，接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前，简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术。之后根据基于场景理解任务的分类，回顾了所开发的技术：包括全局室内场景理解以及子任务，例如场景分类、对象检测、姿势估计、语义分割、三维重建、显著性检测、基于物理的推理和提供性预测。随后，总结了用于评估不同任务的性能指标，并对最新技术进行了定量比较。最后对当前面临的挑战进行了总结，并对需要进一步研究的开放性研究问题进行了展望。 介绍 根据输入媒体的不同，视觉场景理解大致可以分为两类：静态理解（对于图像）和动态理解（对于视频）。本文特别关注室内场景 2-2.5-3D视觉数据的静态场景理解。我们专注于 3D媒体，因为 3D场景理解能力是通用人工智能 agent开发的核心，这些智能 agent可以部署到各种新兴应用领域，如自主车辆、家用机器人、医疗保健系统、教育、环境保护和信息娱乐。 数据表示 下面将会重点介绍用于表示和分析场景的流行的 2.5D和 3D数据表示，现有常用的 data representation主要有： 1. 点云2. Voxel

3 月，跳不动了？>>> 什么是图像语义分割？ 图像语意分割顾名思义是将图像像素按照表达的语义含义的不同进行分组/分割，图像语义是指对图像内容的理解，例如，能够描绘出什么物体在哪里做了什么事情等，分割是指对图片中的每个像素点进行标注，标注属于哪一类别。近年来用在无人车驾驶技术中分割街景来避让行人和车辆、医疗影像分析中辅助诊断等。 今天，我们介绍在图像语义分割任务中，如何基于图像级联网络(Image Cascade Network,ICNet)进行语义分割，相比其他分割算法，ICNet兼顾了准确率和速度。 PaddlePaddle已经将ICNet应用于工业领域，将零件质检工人从高强度、低效率的密集劳动中解放出来，有效提升企业经营效率。 图像语义分割模型ICNet的实现方法 下面向大家介绍ICNet的实现（转自PaddlePaddle Github）： 运行程序示例需要使用PaddlePaddle develop最新版本。如果您的PaddlePaddle安装版本低于此要求，请按照PaddlePaddle官方文档更新安装版本。 PaddlePaddle官方文档： http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/beginners_guide/index.html 代码结构 ├── network.py # 网络结构定义脚本 ├──

3 月，跳不动了？>>> 相信很多人都看过电影《变形金刚》，电影中经常可以看到大黄蜂变身的跑车飞驰在公路之上，可是大家有没有仔细想过，大黄蜂是怎么知道马路中间是黄实线还是黄虚线，到底能不能压线，能不能掉头呢？要知道差一点没分清楚，那就是200块钱罚3分的下场。说到这里那些了解图计算机视觉的小伙伴们应该就会想到这个领域的核心研究方向之一的图像分割技术（Image Segmentation）。 什么是图像分割？ 图像分割是一种将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。 图1 图像分割应用效果图 如图1所示，随着人工智能的发展，图像分割技术已经在交通控制、医疗影像和工业用表识别等多个领域获得了广范的应用。为了让广大开发者可以方便快捷的将图像分割技术应用到自己的业务中，飞桨开发了一整套图像分割模型库，这就是我们接下来要介绍的PaddleSeg。 什么是PaddleSeg? 早在2019年秋季的时候飞桨就已经正式发布了图像分割模型库 PaddleSeg，这是一款如同工具箱般便捷实用的图像分割开发套件，该套件具有模块化设计、丰富的数据增强、高性能、工业级部署四大特点： 模块化设计 ：支持U-Net、DeepLabv3+、ICNet和PSPNet等多种主流分割网络，结合预训练模型和可调节的骨干网络

3 月，跳不动了？>>> 相信很多人都看过电影《变形金刚》，电影中经常可以看到大黄蜂变身的跑车飞驰在公路之上，可是大家有没有仔细想过，大黄蜂是怎么知道马路中间是黄实线还是黄虚线，到底能不能压线，能不能掉头呢？要知道差一点没分清楚，那就是200块钱罚3分的下场。说到这里那些了解图计算机视觉的小伙伴们应该就会想到这个领域的核心研究方向之一的图像分割技术（Image Segmentation）。 什么是图像分割？ 图像分割是一种将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。 图1 图像分割应用效果图 如图1所示，随着人工智能的发展，图像分割技术已经在交通控制、医疗影像和工业用表识别等多个领域获得了广范的应用。为了让广大开发者可以方便快捷的将图像分割技术应用到自己的业务中，飞桨开发了一整套图像分割模型库，这就是我们接下来要介绍的PaddleSeg。 什么是PaddleSeg? 早在2019年秋季的时候飞桨就已经正式发布了图像分割模型库 PaddleSeg，这是一款如同工具箱般便捷实用的图像分割开发套件，该套件具有模块化设计、丰富的数据增强、高性能、工业级部署四大特点： 模块化设计 ：支持U-Net、DeepLabv3+、ICNet和PSPNet等多种主流分割网络，结合预训练模型和可调节的骨干网络

论文下载: 地址 Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test-Time Augmentation 使用带有TTA的卷积神经网络实现胶质瘤的自动分割 Abstract. Automatic brain tumor segmentation plays an important role for diagnosis, surgical planning and treatment assessment of brain tumors. Deep convolutional neural networks (CNNs) have been widely used for this task. Due to the relatively small data set for training, data augmentation at training time has been commonly used for better performance of CNNs. Recent works also demonstrated the usefulness of using augmentation at test time, in addition to

提纲 题目要求 程序代码 结果图片 要言妙道 题目要求： 载入一张风景图，执行cvPyrSegmentation操作 a、threshold1=threshold2=200 b、threshold1=200，threshold2=50 c、threshold1=200，threshold2=100 程序代码： 1 // OpenCVExerciseTesting.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 2 // 3 //D:\\Work\\Work_Programming\\Source\\Image\\lena.jpg 4 5 6 #include "stdafx.h" 7 #include <cv.h> 8 #include <highgui.h> 9 #include <iostream> 10 11 #include <opencv2/legacy/legacy.hpp> 12 //#pragma comment(lib, "opencv_legacy2411.lib") 13 14 using namespace cv; 15 using namespace std; 16 17 //函数声明-->--->-->--->-->--->-->--->// 18 19 bool IsCanBeUsedForImagePyramid(IplImage * img,

转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/ 论文链接: PointRend: Image Segmentation as Rendering 作者及团队：Facebook 人工智能实验室(Alexander Kirillov/吴育昕/何恺明/RossGirshick) 会议及时间： Arxiv 20191218 code: https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/PointRend 文章目录 论文理解 1.contibution 2.net 3.expriment 论文翻译 Abstract 1.Introduction 论文理解 1.contibution 2.net 3.expriment 论文翻译 Abstract We present a new method for efficient high-quality image segmentation of objects and scenes. By analogizing classical computer graphics methods for efficient rendering with over- and undersampling challenges faced in

图像分割是一种图像处理方法， 它是指将一副图像分割成若干个互不相交的区域； 图像分割实质就是像素的聚类； 图像分割可以分为两类：基于边缘的分割，基于区域的分割， 聚类就是基于区域的分割； KMeans 实现图像分割 KMeans 分割图像实质上是对像素的聚类，每个类有个代表像素，把原始像素替换成该类别对应的代表像素即完成分割； 每个类别对应一个分割区域，每个区域是个单通道图； 示例 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image ### 原始像素 img = Image.open('e://55.jpg') print(img.size) np_img = np.array(img) print(np_img) print(np_img.shape) ### 聚类的数据预处理 np_flatten = np_img.flatten() ### 拉成一维 np_flatten = np_flatten[:, np.newaxis] ### kmeans 要求 二维 np_flatten_std = np_flatten / 256. ### 归一化 # print(np_flatten_std) ### 聚类 所有像素点 km = KMeans(n_clusters=3,

【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间1（原理） SkySeraph May 3rd 2011 HQU Email： zgzhaobo@gmail.com QQ：452728574 Latest Modified Date：May 13rd 2011 HQU 暂时把收集的一些有用的资料链接给上，以后再补工程源码~~ 补上： 源码 ： http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038317.html 结果 ： http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038308.html Educational Color Applets HomePage 典型的色彩空间 - xiaoxin_ling的专栏 - CSDN博客 颜色空间大全_百度文库 颜色空间_百度文库 Colorspace_百度文库 HSI、HSV、RGB、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV颜色模型的区别 - 网络笔记 - CSDN博客 CIE标准色度学系统 List of colors - Wikipedia, the free encyclopedia 常用颜色的RGB值及中英文名称 - tingya的专栏 - CSDN博客 颜色代码 - 水木白艺术坊的日志 - 网易博客

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 引用：Ronneberger O , Fischer P , Brox T . U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation[J]. 2015. U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.04597v1.pdf GitHub源码地址: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ https://github.com/zhixuhao/unet https://github.com/yihui-he/u-net http://blog.leanote.com/post/zongwei/Pa http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50268555 一、摘要 人们普遍认为，成功地训练深度网络需要 数千个带注释 的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和培训策略，该策略依赖于 数据增强 的强大使用来更有效地 使用可用的带注释的样本