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我有2个卫星图像，使用相同位置的语义分割，但来自不同的来源。我的目标是比较这两个图像的相似性，基本上使用图像的组成部分，如建筑物和道路。我应该寻找的关键字或方法是什么？
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
我有一个Tensorflow v1版本的unet，它非常好地训练使用SGD，学习率为0.05。我的模型总是预测一个空面具，所以我试图使模型适应一个图像。我看不出我做错了什么明显的事。我一定是做错了什么，因为这是一个微不足道的问题，应该需要很少的调优。import cv2im
浏览 2提问于2020-01-16得票数 1
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对于二值分割问题，交叉熵损失和骰子分数以加权方式结合是否有意义？
优化骰子分数产生的区域超过分割区域，而交叉熵损失产生低分割区域为我的应用。
浏览 3修改于2018-05-31得票数 9
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是一种非常流行的语义分割深度学习方法。对象检测的流行或最先进的深度学习方法是什么？在我看来，这两个问题有一些相似之处。是否有任何框架或方法来研究如何利用解决一个问题的结果，即语义分割来解决对象检测。
浏览 26修改于2017-05-23得票数 2
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我正在做一个关于多类语义分割的项目。我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！
浏览 14提问于2020-06-19得票数 3
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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。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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我试图用灰度图像而不是彩色图像复制一项研究。是否有任何预先训练过的网络与灰度图像？
否则，我也可以训练一个带有灰度图像数据集的网络，但是我找不到。
浏览 0提问于2020-07-31得票数 1
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我在做生物医学图像分割任务。我从医院得到的数据被分成训练集，验证集，测试集。但我对分裂感到困惑。
数据由来自不同患者的图像组成，每个患者都有从三维图像中提取的2~32D切片。然而，我发现的医学图像数据集的分割主要是基于病人的。三组是不同病人的切片，而不是像医院那样将同一病人的切片分成三组。我举个例子。
浏览 2提问于2020-05-04得票数 1
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我已经使用AWS提供的语义分割算法在笔记本中训练了一个模型。将512x512大小的图像馈送到该网络，并在相同大小的图像上进行训练，大约需要10秒。这感觉像是一段荒谬的时间，所以我深入挖掘，使用gluoncv和mxnet将模型加载到一个EC2实例中，这是亚马逊网络服务语义分割的基础。如何让AWS提供的语义分割算法使用GPU运行？
致敬，C
浏览 1提问于2020-09-15得票数 0
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我在使用语义分割还是对象检测的问题上进退两难。大量的绵羊/山羊相互接近，在一个框架内平均有80~90只羊/山羊。你认为哪一个最适合我的问题？
另外，您有推荐的型号吗？(第一优先是准确性。)
浏览 11修改于2022-09-08得票数 0
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我正在尝试使用Keras进行语义分割，当尝试加载图像时，我使用flow_from_directory方法得到了这个错误。
浏览 77提问于2019-09-22得票数 6
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我正在尝试实现一篇关于语义分割的论文，我对如何更新由我的分割网络生成的预测图以匹配输入图像大小感到困惑。我希望你能给我指点。提前谢谢。
浏览 2修改于2017-11-05得票数 3
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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。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。在我的例子中，我有4类，并尝试进行多类语义分割。。这意味着，我只有物体的多边形，我必须自己制作我的标签图像。现在，输入图像的扩展和掩码图像分别是'.jpg‘和'.png’。
浏览 1修改于2019-07-13得票数 2
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我在这里找到了执行多类语义分割的deeplabv3+模型。我需要将这段代码调整到另一个目的，因为我需要在医学图像上执行二进制语义分割。编辑:多类语义分割的deeplabv3+在最后一层使用keras.activations.linear(x)。
浏览 25修改于2021-09-27得票数 0
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我能够训练一个带有标签图像的，该图像具有二值分类。我有634张图片和相应的634个掩码，它们是unit8和64x64像素。
mask_train = to_categorical(mask_train, 4)
这使得mask_train.shape从(634, 1
浏览 9提问于2017-05-10得票数 15
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