- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏粽子的深度学习笔记
图像分割之DeepLab v3+
# 一个1×1卷积 + 三个3×3卷积(rate = {6, 12, 18}) + 全局平均池化 class ASPP_module(nn.Module): def __init__(self, 3, stride=1, dilation=middle_block_dilation) self.block14 = Block(728, 728, reps=3, stride=1, = SeparableConv2d_same(1024, 1536, 3, stride=1, dilation=exit_block_dilations[1]) self.bn3 = DeepLab v3作为encoder，添加decoder得到新的模型(DeepLabv3+) 将Xception/ResNet模型应用于分割任务，模型中广泛使用深度可分离卷积 Decoder部分： 先把 encoder的结果上采样4倍，然后与编码器中相对应尺寸的特征图进行拼接融合，再进行3x3的卷积，最后上采样4倍得到最终结果 融合低层次信息前，先进行1x1的卷积，目的是降低通道数 class DeepLabv3
57510发布于 2021-07-21 - 来自专栏有三AI
【图像分割应用】医学图像分割（三）——肿瘤分割
这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 (1) 基于阈值的分割方法 基于阈值的分割方法是图像分割中最简单、高效的方法，也是最基础的方法之一。这种方法通过对图像内设置全局或局部阈值，实现灰度图像的二值化，从而实现前背景分割，即目标区域分割。 但是，由于皮肤病变的颜色、纹理多种多样，基于区域的分割方法同样难以实现肿瘤分割。 ? 皮肤病变多样性示例 (3) 基于边界的分割方法 基于边界的分割方法主要依据边缘来区分个体与个体，从而实现分割。 皮肤分割结果示例 3 应用实例 肿瘤分割任务数据获取困难、难度大，因此相关的研究有很大的提升空间。 下期我们对医学图像分割问题做一个总结，之后开启《图像分割应用》专栏 的第二部分。
4.3K32发布于 2019-07-23 - 来自专栏有三AI
【图像分割应用】医学图像分割（二）——心脏分割
这是专栏《图像分割应用》的第2篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 相比较脑区域分割，医学图像中的心脏分割问题要更复杂，因为心脏是一个不停运作的器官，其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学图像分割之心脏分割。 数据库的困难 对基于深度学习的医学图像分割方法而言，数据库的获取是最主要的困难。 与其他数据不足的场景相同，医学图像也可以借助数据扩张实现网络的训练。比如下图所示，通过随机旋转、平移、缩放、裁剪、弹性形变等手段，对原始图像进行变换： ? 3 应用实例 1. 完整心脏分割 基于P3D和FPN实现完整的心脏分割： Zhanwei X., Ziyi W., and Jianjiang F..
4.2K30发布于 2019-07-23 - 来自专栏有三AI
【图像分割应用】医学图像分割（一）——脑区域分割
因此，为了辅助诊断，减小误诊的概率，现阶段的医学图像分析中经常会借助深度学习的方法。 医学图像分割主要处理的是医学领域所涉及到的各种图像的分割问题，比如常见的核磁共振（MRI）扫描图像。 这些因素导致了医学图像分割的难度和其自身的算法设计特点。 ? 大脑区域及形状个体差异示意图 下面我们以脑区域分割为例，讨论一下该任务的难点，并通过一个应用实例来进一步理解医学图像中的脑区域分割问题。 显然，扫描时间越长（空间分辨率越高）对分割效果的帮助越大，但是这种操作需要考虑到病人暴露在放射下的时间和对病人的影响。 3. 脑部MRI扫描图像 3 难点解决思路 1. 脑组织预分割（前背景分割） 为了实现相对准确的分割，有几种常用的MRI数据预处理手段，其中一个重要操作是背景体元移除。 空间信息利用 如前文所述，当亮度值受到诸如噪声、PVE、偏压场效应等MRI误差的影响时，基于亮度的图像分割算法非常容易出错。因此，引入并利用待分割图像的空间信息就非常重要。
3.9K21发布于 2019-07-28 - 来自专栏机器学习、深度学习
图像分割
我们发现从训练图像中采样很少的像素就可以得到很好的结果。 ?
1K50发布于 2019-05-26 - 来自专栏有三AI
【图像分割应用】医学图像分割小总结
这是专栏《图像分割应用》的第4篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 本专栏的第一个板块医学图像分割中从具体应用出发，介绍了脑分割、心脏分割和肿瘤分割三个问题，本文就总结一下现阶段医学图像分割中该知道的内容。 医学图像分割 2 难点介绍总结 本专栏医学图像分割板块的前三篇文章已经针对不同具体场景给出了对应的难点分析，这里从整个医学图像分割问题出发，总结一下这些难点。 (3) 数据标准问题 医学图像数据的标准化是医学图像分割问题中的一个难点。医学诊断往往需要算法结合不同的数据库来作出判断，但是由于获取图像的传感器等方面的差异，这些数据库很难在一个标准下进行结合。 3 应用实例总结 (1) 脑区域分割 脑区域分割问题上需要区分脑部区域与非脑部区域。为了实现相对准确的分割，其中一个重要操作是背景体元移除，并结合空间信息实现脑部分割。
2.8K31发布于 2019-07-23 - 来自专栏全栈程序员必看
图像分割的评价指标_图像实例分割
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 图像分割可分为：语义分割，实例分割，全景分割 1、语义分割（semantic segmentation）：标注方法通常是给每个像素加上标签；常用来识别天空、草地 3、全景分割（Panoptic Segmentation）：结合前面两者，生成统一的、全局的分割图像，既识别事物，也识别物体。 图像分割评价指标： 1、IoU: 交并比，两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分， IOU算出的值score ＞ 0.5 就可以被认为一个不错的结果了 2、mIoU（mean IoU）：均交并比，识别或者分割图像一般都有好几个类别 3、Precision：精确率，混淆矩阵计算得出，P = TP/（TP+FP） 4、Recall：召回率，R = TP/（TP+FN） 5、Accuracy：准确率，accuracy = （TP+TN） 评价的标准通常来说遍历所有图像中各种类型、各种大小(size)还有标准中设定阈值.论文中得出的结论数据，就是从这些规则中得出的。
3.2K31编辑于 2022-09-23 - 来自专栏人工智能前沿讲习
图像分割最新资料汇总（语义分割、实例分割、视频分割、医疗图像分割、自动驾驶…）
所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。 ，还包含了实例分割、医学图像分割和卫星图像分割等资料，可谓是图像分割领域相当全面的资料汇总，主要包含以下内容： 语义分割 实例分割 半监督分割 RNN和GAN 图模型 常用数据集 Benchmark 标注工具 评价指标和损失函数 医学图像分割 卫星图像分割 视频分割 自动驾驶 ... 医疗图像分割 ---- 提供了包括数据集、网络模型、各种深度学习框架下的实现、论文等等非常丰富的内容 ? 卫星图像分割 ---- ? 视频分割 ---- 这部分的资料提供的不是很多 ? 自动驾驶 ---- 提供了几个比较新的和自动驾驶领域图像分割相关的开源项目，非常不错 ?
2.1K22发布于 2020-05-11 - 来自专栏全栈程序员必看
图像分割的原则_常用的图像分割方法
根据目标可将图像分割分为： 完全分割 —— 结果是一组唯一对应于输入图像中物体的互不相交的区域。 部分分割 —— 区域并不直接对应于图像物体。 其中图像数据的不确定性是主要的分割问题之一，通常伴随着信息噪声。 按照主要特征可以将分割方法分为： 有关图像或部分的全局知识，常用直方图表示。 基于边缘的图像分割 基于区域的图像分割 一、阈值化 灰度阈值化是最简单的分割处理。很多物体或图像区域表征为不变的反射率或其表面光的吸收率，可以确定一个亮度常量——阈值，从而来分割物体和背景。 例如，彩色图像的信息包含在三个谱段中，气象卫星图像可能具有更多的谱段。一种分割方法是在每个谱段中独立确定阈值，然后综合起来形成单一的分割图像。 基于边缘的分割依赖于由边缘检测算子找到的图像边缘，这些边缘表示除了图像在灰度、彩色、纹理等方面不连续的位置。 在分割处理中可获得的先验信息越多，能达到的分割效果越好。
1.9K10编辑于 2022-09-16 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Rag图像分割
]['total color']/graph.nodes[dst]['pixel count']) img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("img",img) labels=segmentation.slic(img,compactness=30,n_segments=400)#slic分割 labels=labels segments: 1183 Region Adjacency Graph number of segments: 157 算法：区域邻接图（RAG，Region Adjacency Graph）是合并图像的过度分割区域 ，从而获得更好的分割效果。 首先，使用Slic算法对输入图像进行分割，得到区域标签 构造区域邻接图，并逐步合并颜色相似的过度分割区域 合并两个相邻区域将生成一个新区域，其中包含合并区域中的所有像素 不断合并区域，直到没有高度相似的区域对存在为止
1.3K10编辑于 2022-05-28 - 来自专栏瓜大三哥
图像分割（四）
图像分割（四） 之基于FPGA的局部自适应分割 子模块设计 窗口缓存模块win_buf 本模块不做任何算法上的处理，只是负责将当前输入像素的二维窗口元素缓存并组成一个一维的向量输出。 模块的构建非常简单，对图像分别做行列方向的延迟即可。对于行方向上的延迟，可以用行缓存来实现，对于列方向上的延迟，则采用寄存器实现。
1K80发布于 2018-02-26 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】分割图像——Grabcut图像分割
Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。 OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。 , int iterCount, int mode = GC_EVAL ) img：输入的待分割图像 mode：分割模式标志，该参数值可选择范围以及含义在表8-5给出。 标志参数 简记 含义 GC_BGD 0 明显为背景的像素 GC_FGD 1 明显为前景（对象）的像素 GC_PR_BGD 2 可能为背景的像素 GC_PR_FGD 3 可能为前景（对象）的像素
1.3K40发布于 2020-03-03 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Slic图像分割
mark_boundaries from skimage.util import img_as_float img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("img",img) segments_slic=slic(img,n_segments=250,compactness=10,sigma=1)#slic分割 print('SLIC destroyAllWindows() SLIC number of segments: 213 算法：简单线性迭代聚类（Slic，simple linear iterativeclustering）算法是将彩色图像转化为 CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。 SLIC算法生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价，比较符合人们期望的分割效果。如果要得到良好的效果，那么必须在Lab颜色空间中执行该算法。
87130编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Cws图像分割
mark_boundaries from skimage.util import img_as_float img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 segments_watershed=watershed(gradient,markers=250,compactness=0.001)#Compact watershed segmentation分割 该算法需要灰度梯度图像作为输入（将图像视为地表面），其中高亮像素表示区域之间的边界（形成高峰）。从给定的标志开始，然后这个地表面被浸没，直到不同的集水盆在山峰汇合。 每个不同的集水盆形成一个不同的图像片段。正如在SLIC中所做的那样，还有一个额外的紧密度参数，它使得标记难以浸没较远的像素。紧密度值越高，集水区域的形状越规则。 markers表示所需数量的标记，或用标记矩阵中要分配的值标记盆地的数组 connectivity表示具有与图像相同尺寸的数组，其非零元素表示要连接的邻居 offset表示连接的偏移量（每个尺寸一个偏移量
72410编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Snake图像分割
gaussian from skimage.segmentation import active_contour img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 pylab.figure(figsize=(20,20)) for max_it in [20, 30, 50, 100]: snake=active_contour(gaussian(gray,3) ,init,alpha=0.015,beta=10,gamma=0.001,max_iterations=max_it)#Snake图像分割 pylab.subplot(2,2,i) pylab.imshow (img) pylab.plot(init[:,0],init[:,1],'--b',lw=3) pylab.plot(snake[:,0],snake[:,1],'-r',lw=3) max_it),size=20) i+=1 pylab.tight_layout() pylab.show() 算法：活动轮廓（Snake）是用于拟合开或闭合样条曲线与图像中的线或边缘
80920编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Quickshift图像分割
mark_boundaries from skimage.util import img_as_float img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("img",img) segments_quick=quickshift(img,kernel_size=3,max_dist=6,ratio=0.5)#quickshift分割 ("result",result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() Quickshift number of segments: 636 算法：快速移位图像分割算法 （QuickShift）是一种与基于核均值漂移算法近似的二维图像分割算法，属于局部的（非参数）模式搜索算法系列（每个数据点关联到基础概率密度函数模式），QuickShift图像分割同时在多个尺度上计算分层分段并应用于由颜色空间和图像位置组成的五维空间中 kernel_size表示用于平滑样本密度的高斯核的宽度 max_dist表示数据距离的分界点 return_tree表示是否返回完整的细分层次树和距离 sigma表示高斯平滑的宽度作为预处理 convert2lab表示分割之前是否应将输入转换为
1.5K20编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Grabcut图像分割
inverse_gaussian_gradient, checkerboard_level_set) img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 np.float64) rect=(80,50,320,300) cv2.grabCut(img,mask,rect,bg_model,fg_model,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)#grabcut图像分割 uint8') img=img*mask2[:,:,np.newaxis] pylab.imshow(img) pylab.colorbar() pylab.show() 算法：Grabcut是一种交互式分割方法 ，该方法使用图论的max-flow/min-cut算法从图像的背景中提取前景。 用户根据提供提示，输入图像中指定前景区域，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。基于图论的方法还有GraphCut，GrabCut、Random Walk等。
72810编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
MorphGAC图像分割
lst.append(np.copy(x)) return _store img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 store_evolution_in(evolution)#存储迭代 lvl_set=morphological_chan_vese(gray,30,init_level_set=init_lvl_set,smoothing=3, fig.tight_layout() pylab.show() 算法：形态学测地线活动轮廓（MorphGAC，morphological geodesic active contour）是指一组用于图像分割的方法
41320编辑于 2022-05-28 - 来自专栏瓜大三哥
图像分割（五）
图像分割（五） 之基于FPGA的局部自适应分割 子模块设计 数据累加模块add_tree 数据累加模块负责将窗口内所有元素与均值之差的平方相加，这里还是采用以前的加法思路：每个加法器限制两个输入，这样， (KSZ==2)) begin : xhdl3 begin : xhdl0 genvar i; for(i=HALF_EVEN;i>=1;i=i-1) //两个两个相加 begin : gen_add_pipe
84080发布于 2018-02-26 - 来自专栏计算机视觉life
图像分割综述
其中R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑词。 区域分裂合并算法优缺点： （1）对复杂图像分割效果好； （2）算法复杂，计算量大； （3）分裂有可能破怪区域的边界。 同时，分水岭算法得到的封闭的集水盆也为分析图像的区域特征提供了可能。 ? 3.基于边缘检测的分割方法 基于边缘检测的图像分割算法试图通过检测包含不同区域的边缘来解决分割问题。 （3）（4）两个难点，边缘检测只能产生边缘点，而非完整意义上的图像分割过程。 3.基于RNN的图像分割 Recurrent neural networks（RNNs）除了在手写和语音识别上表现出色外，在解决计算机视觉的任务上也表现不俗，在本篇文章中我们就将要介绍RNN在2D图像处理上的一些应用 图a对应3x3的1-dilated conv，它和普通的卷积操作是相同的；图b对应3x3的2-dilated conv，事迹卷积核的尺寸还是3x3（红点），但是空洞为1，其感受野能够达到7x7；图c对应
2.3K43发布于 2019-07-10
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号