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我试图了解如何向用户显示图像分割结果。我想向用户展示这个结果：
这些图片来自于这个。我已经检查了他们的代码，但是我没有找到他们向用户显示结果的地方。如何向用户显示语义分段？
浏览 2修改于2020-01-27得票数 1
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假设我有一个或多个瓷砖组成一个单一的模式(例如，材料:木材，混凝土，砾石……)我想训练我的分类器，然后我将使用经过训练的分类器来确定另一个图像中的每个像素属于哪一类。下面是两个瓷砖的例子，我想对分类器进行培训：
假设我想分割下面的图像来识别门的像素和墙壁的像素。这只是一个例子，我知道这个图像不是由与上面的瓷砖完全相同的图案组成的：对于这个具体的问题，是否需要使用卷积神经网络？predictions = classifier.predict(test_data)
image_classified =
浏览 2修改于2019-10-22得票数 4
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我正在处理数量有限的大尺寸图像，每个图像都可以有3072*3072像素。为了使用FCN或model训练语义分割模型，构造了一个大样本的训练集，每个训练图像都是128*128。在预测阶段，我所做的就是把一幅大的图像切成小块，就像128*128的训练集一样，把这些小块输入到训练过的模型中，得到预测的掩码。之后，我只是把这些小补丁缝在一起，得到了整个图像的面具。这是对大型图像进行语义分割的正确机制吗？
浏览 4提问于2017-02-14得票数 8
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我从下面的解释中了解到，将有两种类型的图像进行语义分割，即输入和掩码。掩码图像是包含像素值中的‘标签’的图像，它可以是一些整数(对于树是0，对于树是1，对于树是(100,100,100)，对于树是(0,255,0) 。语义分割描述了将图像的每个像素与类标签(如花、人、道路、天空、海洋或汽车)相关联的过程。
根据我的研究，有很多类型的标签图像进行语义分割。正好相反，通过平均RGB通道，我可以使标
浏览 1修改于2019-07-13得票数 2
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在培训不同类型图像相关作品的深度学习模型方面，如图像分类、语义分割，需要进行什么样的预处理工作？例如，如果我想训练一个用于语义分割的网络，我需要将图像值(通常表示为nd数组)缩放到[0,1]范围，还是将其保持为[0,255]范围？谢谢。
浏览 1提问于2016-11-28得票数 0
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我正在为皮肤病的多类信号分割建立一个模型。现在我正在使用U-Net进行二进制分类。
在这个多类问题中，我有以下情况。皮肤损伤有四种类型。每一种皮肤损伤类型都有四种程度的损伤:健康，轻度，中度，重度。考虑一下rgb图像。您希望将每个颜色通道的亮度按类别分类。
浏览 0修改于2021-02-05得票数 0
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我试图使用Caffe来完成一个简单的语义图像分割任务(即将图像中的每个像素分类为属于两个类中的一个)。我试着读了一些例子。虽然链接是有用的，但它们并不特别适用于二维图像的语义分割。
以正确的格式准备图像标签(2D数组)。
浏览 3修改于2017-05-23得票数 2
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因为我对所有这些都是新的，所以我已经尝试过用unet模型来做这件事，我已经用keras处理了图像，就像这样。pretrained_weights):
return model 所以我的问题是如何训练一个带有彩色图像蒙版的模型给定用于训练模型的图像 ? 它的掩码 ? 以及像这样的每个面罩的百分比。{"water": 4.2, "building": 33.5, "road"
浏览 23修改于2019-10-02得票数 0
为了解决语义分割问题，我正在处理一个2K图像的数据集。我想检测和定位小对象，最小的掩码是5x5像素。这些图像包括5种不同的纹理，彼此之间有很大的不同。
浏览 0修改于2021-02-24得票数 0
我想用卷积神经网络对9幅卫星图像进行语义分割。到目前为止，我已经成功地一个一个地导入图像，并将它们转换为灰度。
浏览 2提问于2020-08-05得票数 1
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我有一个rgb语义分段标签，如果其中有3个类，并且每个RGB值都是以下之一：然后，根据dict分别将RGB文件中的所有值映射到一个新的2D标签图像中：在此之后，新的灰标签文件中的所有值都是0、1或2中的一个。
浏览 0修改于2019-10-08得票数 7
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我有一个图像，它是一个语义分割算法的输出，例如这个。
我在网上看了看，尝试了很多代码，但到目前为止，没有一条对我有用。
人眼清楚地看到，这幅图像有5种不同的颜色:蓝色、黑色、红色和白色。我试图用python编写一个脚本来分析图像并返回图像中的颜色数，但到目前为止，它还没有工作。图像中有许多像素，其中包含的值是上述颜色的混合。
浏览 18提问于2021-11-26得票数 0
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有人能帮我解决这个多类语义分割的问题吗？我已经修改了一个代码来接受RGB图像和RGB标签作为蒙版。我使用的数据集有11个类，它们在图像中由不同的RGB值组合表示。 谢谢。
浏览 11修改于2019-03-19得票数 0
我一直在寻找一个软件工具，我可以用来注释图像。更具体地说，我想做注释，用于语义分割，这意味着我想要创建掩码。我希望能够创建用于应用CNN分段(例如U-net)的培训数据。
浏览 0提问于2020-10-10得票数 4
我用invoke_endpoint函数从AWS调用一个语义分割模型，但没有得到图像响应，而是得到了一个应用程序/x-recordio protobuf，无法将其转换为图像以供进一步处理。语义分割模型在我的sagemaker笔记本中的工作方式与预期的一样，问题是当从AWS调用它时。我需要从AWS或类似的服务中调用它，这样我就可以将它与通过rest服务传递图像输入的应用程序连接起来。Body=imageBody,
浏览 9提问于2022-11-20得票数 1
给定批处理RGB图像作为输入，shape=(batch_size，width，height，3) 和一个表示为one-hot，shape=(batch_size，width，height，n_classes
浏览 19修改于2019-12-30得票数 3
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在尝试使用在另一个数据集()上训练的深度学习网络对一个数据集()中的图像执行图像分割时，我意识到在主观感知的输出质量方面存在很大差异(可能在对(M)IoU进行基准测试时也是如此)。这提出了我的问题，输入图像的大小/分辨率是否以及如何影响语义图像分割网络的输出，该网络已经在与输入图像不同的大小或分辨率的图像上进行了训练。我从这个网络附加了两个图像及其对应的输出图像： (使用提供的权重)。
第
浏览 5提问于2018-03-09得票数 1
当使用谷歌的DeepLab V3+进行语义分割时，我正在尝试提取图像中存在的每个语义类别的像素概率。我正在遵循这里给出的演示- 。我有以下问题- 1.如何使用谷歌的DEEPLAB V3+在图像分割中获得每个语义类的类概率分数。2.另外，每个类的门槛是多少？
会非常感谢在这个方向上的任何帮助。
浏览 1提问于2019-07-03得票数 2
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