semantic-segmentation相关内容

什么是“语义分割"?与“细分"相比和“场景标记"?

语义分割只是一种 Pleonasm 还是“语义分割"和“分割"之间有区别?“场景标注"和“场景解析"有区别吗? 像素级分割和像素级分割有什么区别? (附带问题:当你有这种逐像素标注时，你是免费获得对象检测还是还有什么可做的?) 请提供您的定义的来源. 使用“语义分割"的来源 Jonathan Long、Evan Shelhamer、Trevor Darrell:用于语 ..
发布时间：2022-01-09 17:56:33 其他开发

什么是“语义分割"?与“分段"相比和“场景标记"?

语义分割只是一个Pleonasm还是“语义分割"和“分割"之间有区别?“场景标注"和“场景解析"有区别吗? 像素级分割和像素级分割有什么区别? (附带问题:当您有这种像素级注释时，您是免费获得对象检测还是还有其他事情要做?) 请给出您的定义的来源. 使用“语义分割"的来源 Jonathan Long、Evan Shelhamer、Trevor Darrell:用于语义 ..
发布时间：2021-12-18 11:14:58 其他开发

实现多类骰子损失函数

我正在使用 UNet 进行多类分割.我对模型的输入是 HxWxC 而我的输出是， outputs = layers.Conv2D(n_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(decoder0) 使用 SparseCategoricalCrossentropy 我可以很好地训练网络.现在我还想尝试将骰子系数作为损失函数.实现如下， def dice_los ..
发布时间：2021-09-05 20:00:59 Python

分割概率图取决于 CPU 或 GPU

我在 tensorflow 中写了一个语义分割模型.该模型在 CPU 中训练，预测也在 CPU 中完成.一段时间后，我在 GPU 机器上再次运行预测，我注意到概率图中存在一些非常小的差异(附图).另外，我想检查一下batch size是否影响了预测分布(我一开始以为没有影响). 我做了一个小实验来描述这四种情况: A1) 在 CPU 中训练的模型和在 CPU 中运行的预测 -->批量大 ..
发布时间：2021-09-05 19:59:56 Python

Tensorflow U-Net 分割掩码输入

我是张量流和语义分割的新手. 我正在设计一个用于语义分割的 U-Net.每张图像都有一个我想要分类的对象.但我总共有 10 个不同物体的图像.我很困惑，如何准备我的掩码输入?是多标签分割还是只针对一类? 我应该将我的输入转换为一种热编码吗?我应该使用 to_categorical 吗?我找到了多类分割的例子，但我不知道，如果是这种情况.因为在一张图像中，我只有一个对象要检测/分类. ..
发布时间：2021-09-05 19:48:46 Python

语义分割中的上采样

我正在尝试实施有关语义分割的论文，并且对如何对分割网络生成的预测图进行升采样以匹配输入图像大小感到困惑. 例如，我使用Resnet101的变体作为细分网络(如本文所用).通过这种网络结构，大小为321x321(在本文中再次使用)的输入会生成大小为41x41xC(C是类别数)的最终预测图.由于必须进行像素级的预测，因此需要将其上采样到321x321xC.Pytorch提供向上采样功能，使输出尺 ..
发布时间：2021-04-23 20:27:03 其他开发

如何在Keras中通过保留max-indexs实现SegNet

我正在尝试在Keras(tf后端)中实现SegNet进行语义分割. SgeNet最令人印象深刻的技巧是将最大池索引传递到上采样层.但是，在Keras中有许多SegNet的实现(例如)我在github上发现的只是使用简单的UpSampling(称为SegNet-Basic). 我注意到，可以在Tensorflow中使用"tf.nn.max_pool_with_argmax"来实现.因此， ..
发布时间：2021-02-14 20:51:16 Python

Keras`ImageDataGenerator`图像和遮罩以不同方式增加

我正在使用带有TensorFlow后端的Keras训练语义分割模型.我采用ImageDataGenerator进行图像增强，包括旋转，翻转和移位.通过遵循文档，我创建了字典maskgen_args并将其用作实例化两个ImageDataGenerator实例. maskgen_args = dict( rotation_range=90, validation_split=VA ..
发布时间：2021-02-14 20:44:20 AI人工智能

在语义分割中，如何处理未知类的均值交集(mIOU)?

我实现了FCN网络来进行语义分割.我正在使用Cityscapes作为数据集.如您所知，在Cityscapes中有一些类别在训练期间会被忽略，它被标记为255.我使用加权损失来忽略未知类别的损失(将未知类别的损失设置为零).现在，我想从评估指标中排除未知类别(均值交集(mIOU)).目前我还不清楚如何排除未知类别. 目前，我正在使用tensorflow方法考虑所有类，包括未知类: mi ..
发布时间：2020-05-09 19:14:15 Python

遮罩R-CNN用于对象检测和分割[自定义数据集训练]

我正在研究"Mask R-CNN用于对象检测和分割".因此，我已阅读了提出用于对象检测的Mask R-CNN的原始研究论文，并且还发现了Mask R-CNN的一些实现，但是，对于使用自定义数据集进行上述实现的培训，我颇为困惑，自定义数据集包含大量图像，并且对于每个图像，都有一个遮罩图像子集，用于标记相应图像中的对象. 因此，很高兴有人可以为此任务发布有用的资源或代码示例. 注意:我的数 ..
发布时间：2020-05-04 09:39:07 AI人工智能