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我有一个经过训练的分类器:在例如图像网上的VGG16 (或者我自己的图像、DB和类)。我想自动分割我的图像，因为我的分类器知道图像上有类。如何实现图像分割的自动化？
浏览 4提问于2020-12-29得票数 0
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我正在使用CNN(卷积神经网络)进行遥感图像分类。首先将多波段遥感图像应用到图像分割算法中.
图像分割是将数字图像分割成多个片段(像素集，也称为超像素)的过程。分割的目的是简化和/或将图像的表示转换为更有意义和更易于分析的东西。图像分割通常用于定位对象和边界(线、曲线等)。在图像中
浏览 5修改于2016-09-26得票数 0
我正在根据Pereira等人的一篇论文构建一个模型，用于医学图像分割，他们使用卷积网络，该网络馈送到完全连接的分类器中。我想从正常组织中分割出肿瘤。我目前有一个numpy数组，包含预先分割的图像= background 1= tumour，形状为443,443，1作为“目标”，以及形状为443,443，1的图像作为输入。如何让模型对原始图像的补丁进行分类，然后在最后重建整个图像以生成分割图？ 谢谢!
浏览 9提问于2020-07-22得票数 1
像SLIC这样的图像分割算法有什么意义？大多数目标检测算法都适用于整组(正方形)子图像。
分割图像唯一可以想象的好处是，现在，分类器有可用的形状信息。是那么回事吗？我知道的大多数分类器都采用矩形输入图像。哪些分类器允许您将可变大小的图像段传递给它们？
浏览 2修改于2015-09-11得票数 2
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我希望通过使用图中所示的共享层执行分割和分类来执行多任务学习。然而，输出1将是一个分段掩码，它使用不同的损失函数，如骰子损失，输出2使用softmax激活来提供类别概率。而且，数据是相互排斥的，分割任务来自自然图像领域，而分类任务来自医学图像领域。Keras或Pytorch是否有明确的方法或示例来演示这种多任务学习任务？
浏览 5提问于2020-06-01得票数 1
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我正在尝试破解验证码图像，但我找不到分割字符的方法。我应用了一些过滤器和阈值，产生了这个图像：
现在我需要分割图像，以便在分类器中使用，例如SVM或ANN。更多图片示例：
有没有人有办法分割图像并获取字符？
浏览 2修改于2014-06-12得票数 4
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我有一个从Kaggle获得的原始图像数据集，它已经被分类了，但是我想将这些信息按80:20的比例在火车和测试之间随机分割，问题是既然所有的信息都是分类的，我想把这个文件夹分类保存在我的新的火车集中，而所有的信息都混合在测试文件夹中我不能自己做，因为我希望它被随机分割，我如何做到这一点？
浏览 0提问于2023-03-07得票数 0
我正在处理一个图像分类问题。在分类之前，应该对图像进行分割。我尝试了几种方法。我的问题是“我如何测试分割的准确性?”我计划基于像素差异将最终的二值图像与正确的二值图像进行比较，以获得成功率。有没有更有效的方法来比较两个二值图像的边缘，而不是这样？
浏览 0修改于2013-01-14得票数 12
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我使用可训练的Weka分割插件在imageJ中对图像进行了分类，并得到了一个arff文件。其目的是识别特定对象是否在图像中，因此我有两个类:对象和非对象。如何在Java中使用此文件对新图像进行分类，查看对象是否在图像中？有可能做到吗？
浏览 5提问于2017-04-19得票数 1
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我有一堆图像数据和相应的坐标数据，把图像分成几个部分，假设有A，B，C和D部分，每个图像的这些部分位于不同的位置。我试图建立一个模型来训练他们，然后预测图像将正确地对应于这四个部分中的每一个。我的想法是先进行图像分割，然后再进行图像分类。提前感谢
浏览 1修改于2022-05-26得票数 0
我正在做一个项目，对空气图像进行分割，并对每个片段进行分类。由于图像很大，面积也很大，所以我决定采用分割和合并算法进行分割。对于分类，我想使用一个SVM分类器(我以前在两个项目中经常使用它)和一个特征向量。一开始，我只想使用五个类:水、植被、积木面积、沙丘和异常--现在我在想，我可以在这个特征向量中加入什么
浏览 0修改于2017-05-23得票数 0
我在做遥感图像分类。采用面向对象的方法:首先将图像分割成不同的区域，然后从颜色、形状和纹理等区域提取特征。总结如下：
如何选择合适的分类器？如果有三个分类器(ANN、SVM和KNN)，那么我应该选择哪一个来进行更好的分类？
浏览 6修改于2021-11-07得票数 1
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我找到了这个狗和猫的图像数据集：你知道像素级前景-背景分割(trimap)图像是如何生成的吗？具有三种颜色的图像(一种用于背景，一种用于前景，另一种用于未分类区域)
浏览 2修改于2020-01-20得票数 3
当每个实例(样本)只有一个标签时，归一化互信息(NMI)和B3用于外部聚类评估指标。 当每个实例(样本)只有一个标签时，等价的指标是什么？例如，在第一张图像中，我们看到苹果、橙子、梨，在第二张图像中，我们看到橙色、酸橙、柠檬色，在第三张图像中，我们看到苹果，在第四张图像中，我们看到橙色。然后，如果将第一个图像和最后一个图像放在一个集群中，则是好的，如果将第三个和第四个图像放在一个集群中，则是不好的。 应用:许多用于目
浏览 31提问于2020-03-24得票数 0
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我在Python中训练了一个分类器，用于将细胞图像中的像素分类为边缘或非边缘。我已经在一些图像数据集上成功地使用了它，但在这个特定的数据集上遇到了问题，即使是在肉眼看来，它似乎也是相当模糊的。我不知道任何现有的自动化技术可以准确地分割它。
我是图像处理的新手，不确定如何实际获得细胞的最终分割。和原始图像：和连续概率图：
浏览 2修改于2020-05-13得票数 35
目前只有三种内建算法支持增量训练:目标检测算法、图像分类算法和语义分割算法。
我想知道我们是否能够成功地使用新的增量样本数据来训练其他(非内置算法)训练图像的初始模型。例如，分类或回归。
浏览 2修改于2022-08-07得票数 0
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我正在尝试使用机器学习(即随机森林)进行图像分割。该分类器利用许多不同的像素级特征来将像素分类为边缘像素或非边缘像素。我最近将我的分类器应用于一组即使是手动分割也相当困难的图像()，并仍在努力从结果概率图中获得合理的轮廓。我还将分类器应用于一组更容易的图像，当我将阈值调整为0.95时，获得了相当好的预测轮廓(Rand index > 0.97)。我感兴趣的是通过过滤从概率图中提取的轮廓来改善分割结果。原图如下：
浏览 3修改于2017-05-23得票数 4
我读过许多关于Yolov5图像检测技术的论文。但是论文并没有提到Yolov5所做的任何分段步骤。虽然我知道没有分割过程是不可能进行图像分类的，但我问的问题是: Yolov5是否做任何分割步骤来检测图像？如果是的话，它使用哪种分割算法？
浏览 6修改于2021-12-03得票数 0
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