近日,斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab,其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型,甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Auto-DeepLab 开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛,显著提高架构搜索的效率,降低算力需求。
Pixel-wise裂纹检测是一项具有挑战性的任务,因为裂纹的连续性差,对比度低。现有框架通常采用复杂的模型,精度较高,但推理效率较低。
(补档,建议点击底部阅读原文跳转到我的博客阅读)本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的下篇,主要是介绍如何用Python的selenium库去操控浏览器截取谷歌街景图像,并按照Pytorch中标准ImageFolder保存,最后使用语义分割模型进行进一步筛选图片。
深度学习系列(五)分割网络模型(DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)
DeepLab系列在2015年的ICLR上被提出,主要是使用DCNNs和概率图模型(条件随机场)来实现图像像素级的分类(语义分割任务)。DCNN应用于像素级分类任务有两大障碍:信号下采样和空间“不敏感性”(不变性)。由于DCNNs的平移不变性,DCNNs被用到很多抽象的图像任务中,如imagenet大规模分类,coco目标检测等中。第一个问题涉及在每层DCNN上执行的最大池化和下采样(‘步长’)的重复组合所引起的信号分辨率的降,此模型通过使用空洞算法(”hole” algorithm,也叫”atrous” algorithm)来改进第一个问题,通过使用全连接条件随机场来改善分割效果。 总结DeepLabV1又三个优点: (1)速度快,带空洞卷积的DCNN可以达到8fps,而后处理的全连接CRF只需要0.5s。 (2)准确性高:在PASCAL VOC取得第一名的成绩,高于第二名7.2%个点,在PASCAL VOC-2012测试集上达到71.6%的IOU准确性。 (3)简单:有两个模块构成整体模型,分别是DCNN和CRF
百度深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
来自百度的深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
配置:windows10 + Tensorflow1.6.0 + Python3.6.4(笔记本无GPU)
内容概要:土地分类是遥感影像的重要应用场景之一,本文介绍了土地分类的几个常用方法,并利用开源语义分割代码,打造了一个土地分类模型。
下面要介绍的论文发表于ICCV2019,题为「ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation」。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说,我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。 看一
在 Object Detection API 的示例代码中包含了一个训练识别宠物的 Demo,包括数据集和相应的一些代码。虽然本课程中我们会自己准备数据和脚本来进行训练,但是在这之前还需要安装一些库、配置一下环境。在配置完成之后,运行一下这个训练宠物的 Demo,以便检查环境配置是否 OK,同时对训练过程先有个整体的了解,然后再准备自己的数据和训练脚本。 请确保已经安装好了 Python 2.7。 安装 Object Detection API 首先下载 Object Detection API 的代码:
还在国庆节假日,Amusi 尽量推送一些以阅读为主的文章。至于"实战"上手内容,还是等国庆黄金周结束后,再推送。
DeepLab系列论文一共有四篇,分别对应DeepLab V1,DeepLab V2,DeepLab V3,DeepLab V3+。
DeepLab 后面接了一个全连接条件随机场 (Fully-Connected Conditional Random Fields) 对分割边界进行 refine label map。CRF 经常用于 pixel-wise 的 label 预测。把像素的 label 作为随机变量,像素与像素间的关系作为边,即构成了一个条件随机场且能够获得全局观测时,CRF 便可以对这些 label 进行建模。全局观测通常就是输入图像。
在上一篇文章使用TensorFlow一步步进行目标检测(1)中,我们选择了目标检测的预训练模型。在这篇文章中,我将展示如何将数据集转换为TFRecord文件,这样我们就可以使用该数据集对模型进行再训练。这是整个过程中最棘手的部分之一,除非我们所选择的数据集是采用的特定格式,否则还需要编写一些代码来处理数据集。
目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说,计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上,计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题,其目标就是对环境的表达和理解,核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织,对物体和场景进行识别,进而对图像内容给予解释。更进一步来说,计算机视觉就是研究如何让计算机利用摄像头等机器设备实现和人类一样“看”的能力,对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策。计算机视觉是一个跨领域的交叉学科,包括计算机科学(图形、算法、理论、系统、体系结构),数学(信息检索、机器学习),工程学(机器人、语音、自然语言处理、图像处理),物理学(光学 ),生物学(神经科学)和心理学(认知科学)等等。许多科学家认为,计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
GPU Driver:NVIDIA-Linux-x86_64-460.80.run
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
上期为大家带来的是从FCN到DeepLab V2的一些相关知识,今天我们就来和大家分享一些DeepLab V2的安装及调试全过程,希望可以为一些需要的科研小伙伴带来一丝丝帮助,请继续欣赏下去。把Deeplabv2的 run_pascal.sh与run_densecrf.sh成功运行,现将调试过程整理如下: 首先,安装Caffe、Ubuntu 16.04+cuda8.0等环境应该不需要再次详细说了吧,如果有不清楚的小伙伴,进点击下面的链接,也是计算机视觉平台之前推送的,可以简单方便的进行安装。 链接:Caff
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子. 先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少. 将数据保存为tfrecords文件可以视为这样一个流程: 提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordW
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.
最近,欧卡智舶联合清华大学与西北工业大学的研究学者公开了一个针对真实内河水域场景下多传感器、多天气条件下的内河无人船数据集USVlnland 。为无人船及水面自动驾驶领域相关研究者提供一个平台和基准,推动解决内河无人船在真实场景应用中面临的挑战。
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
---- 新智元报道 编辑:Joey David 【新智元导读】近日,谷歌团队推出了一项新Transformer,可用于优化全景分割方案,还登上了CVPR 2022。 最近,谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers,主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩
项目地址:https://github.com/zhanghang1989/gluoncv-torch
语义分割在计算机视觉中是一项非常重要且具有挑战性的任务。它已成为各种应用中不可或缺的组成部分,例如自动驾驶、视频监控和场景解析。其目标是通过为图像中的每个像素分配一个特定的类别标签来实现密集预测。通过使用深度神经网络,特别是全卷积网络(FCN),语义分割已经取得了显著的进展。其他方法通过在FCN的基础上进行构建,持续提高了分割的准确性。它们通过采用如下策略来实现这一点:设计更深的架构以增加FCN的容量,融入更强的基础网络,以及分层处理图像上下文。增加复杂性在提高语义分割的准确性方面是有效的,然而在资源受限的环境中,如移动和边缘设备,这已成为一个日益凸显的问题。
之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API?
人类公元纪年2019年伊始,深度学习技术也同样处在一个新的“开端”,宜review、宜展望。
选自arXiv 作者:Anurag Arnab等 机器之心编译 参与:张倩、路雪 牛津大学&Emotech 实验室合作的一篇论文首次严谨评估了义分割模型对对抗攻击的鲁棒性。该研究分析了不同网络架构、模型容量和多尺度处理的影响,展示了分类任务上的很多观测结果未必会迁移到更复杂的任务上,并展示了哪种分割模型目前更适合安全性应用。 1 引言 计算机视觉已经发展到,用于大部分识别任务的深度神经网络(DNN)模型成为广泛可用的商品。但是,尽管 DNN 的绝对性能得分非常高,但是它们对于对抗样本依然非常脆弱 [11]。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
本篇文章主要讲解自己的图像数据如何在TnesorFlow上训练,主要从数据准备、训练模型、验证准确率和导出模型并对图片分类。重点如下:
参考 tf.python_io.TFRecordWriter() - 云+社区 - 腾讯云
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支,其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类,属于同一类的像素都要被归为一类,因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片,属于人的像素部分划分成一类,属于摩托车的像素划分成一类,背景像素划分为一类。
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】近日,谷歌团队推出了一项新Transformer,可用于优化全景分割方案,还登上了CVPR 2022。 最近,谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers,主要用于生成分割MaskTransfor
补充知识:tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别(io.imread和cv2.imread)以及(transform.resize和cv2.resize)
语义分割(全像素语义分割)作为经典的计算机视觉问题(图像分类,物体识别检测,语义分割)。其涉及将一些原始数据(例如:平面图像)作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜,其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别ID。早起的计算机视觉问题只发现边缘(线条和曲线)或渐变元素,但它们从完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起解决这个问题,从而扩展了其应用领域。值得注意的是,与其他的基于图像的任务相比,语义分割是完全不同且先进的。
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
昨天(2019-04-03) arXiv上放出了很多优质论文:各种顶会paper和顶会“种子”paper。这里为了节省篇幅,放大重点,Amusi做了论文精选。本文要速递介绍的这三篇论文,我觉得都是相当具有影响力的paper,相信对你当前的研究会有很大帮助。大家一定要耐心看完,放心点赞!
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点:
用卷积神经网络分类(全卷积网络FCN),与普通CNN网络不通的是,FCN的分类层是卷积层,普通网络为全连接层。方法介绍如下: 最近的语义分割架构一般都用卷积神经网络(CNN)为每个像素分配一个初始类别标签。卷积层可以有效地捕捉图像中的局部特征,并以层级的方式将许多这样的模块嵌套在一起,这样 CNN 就可以试着提取更大的结构了。通过一系列卷积捕捉图像的复杂特征,CNN 可以将一张图的内容编码为紧凑表征。 但为了将单独的像素映射给标签,我们需要将标准 CNN 编码器扩展为编码器-解码器架构。在这个架构中,编码器使用卷积层和池化层将特征图尺寸缩小,使其成为更低维的表征。解码器接收到这一表征,用通过转置卷积执行上采样而「恢复」空间维度,这样每一个转置卷积都能扩展特征图尺寸。在某些情况下,编码器的中间步骤可用于调优解码器。最终,解码器生成一个表示原始图像标签的数组。
周末应该是一个好好休息的时间,但是一定会有在默默努力科研的你,由于最近是开学季,很多关注的朋友一直会问“计算机视觉战队平台有基础性的内容吗?”,今天我和大家说一次,我们平台之前有推送很多基础的知识,有兴趣的或者是刚刚接触CV&DL的你,可以去历史消息阅读,在这也感谢所有一直关注和支持我们的您!
今天来简单归纳一下,医学图像分割的内容,还有很多代表性的工作在之后的文章中不断更新,由于同一个网络结构可能在不同的数据集上表现出不一样的性能,在具体的任务场景中还是要结合数据集来选择合适的网络。
来源:机器学习AI算法工程、知乎@Now more本文约5500字,建议阅读15分钟本文为你介绍 以薏仁米作物识别以及产量预测为比赛命题,及对对应获奖的开发算法模型。 农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前,我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期,伴随着农业的转型升级,政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加,现有农业统计信息的时效性与质量,已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面,传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大,数据采集质量受主观因素
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/266102401
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Dat Tran 编译 | 康璐、元元、宁云州 谁动了我最爱的干脆面?! 美好的周五,大数据文摘的办公室居然出现了一起偷窃事件。查看监控后,伟大的文摘菌很快用TensorFlow抓住了凶手,TA就是——一只蠢萌的小浣熊! 来,一起听文摘菌讲讲,这一简易浣熊识别器是如何实现的吧~ 文摘菌的这个浣熊识别器到底长啥样呢?先给你看看最终效果~ 小偷浣熊独白:文摘菌,我不是故意要吃你的干脆面的 >< 想知道这是如何实现的?在这篇文章中,我会详细说明制作这个浣熊识别器的所有步骤
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