二项式断点图的八度分割 - 腾讯云开发者社区

语义分割的目标是像素级分类，将属于同一对象类的图像像素聚类在一起。这项工作的重点是语义图像分割，其目标是像素级分类，属于同一对象类的图像像素被聚类在一起。像素级分类的一个例子可以在图1中看到。...左侧的原始图像（图1a）可以与右侧的语义分割目标进行比较（图1b），其中所有感兴趣的对象都被分类。...图8 ReSeg网络架构（来自[49]） 3.7 全景分割全景分割[59]是一项结合语义分割和实例分割的任务，为所有像素分配类标签，并对所有对象实例进行唯一分割，已在多个基准数据集上取得最先进的结果...图9 尺度感知语义图像分割架构 4 用于语义图像分割的实时深度学习架构深度学习的语义分割准确率显著提高，例如在Cityscapes数据集中实现了65%的mIoU，在PASCAL VOC 2012数据集中实现了...在语义分割任务中，膨胀卷积可以指数地扩展感受野，而不会增加计算成本。通过堆叠具有不同膨胀率的多个卷积层，可以显著提高分割性能。图10 3×3膨胀卷积核的示意图。

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【图像分割】还用语义分割抠图？NO，这才是人像抠图的正确打开方式

做好了人像抠图就可以设计各种各样的营销海报对于淘宝等电商平台来说可以大大降低设计成本做好了人像抠图你再也不需要去照相馆拍证件照足不出户就可使用自己的照片一键生成省时又省钱做好了人像抠图...如下图中间的图，就是Image Matting的结果，它不仅估计出一个掩膜，掩膜的值更是连续平滑的，这样才能得到最右边的抠图结果。...图像分割完整课程介绍本课程内容包括图像分割的各个经典领域的算法与实践，时长超过15个小时，理论与实践内容非常丰富，下面是当前课程的大纲脑图： (1) 理论部分内容包括：涵盖了深度学习之图像分割的各个研究方向...RCNN实例分割实战，后续还会增加其他方向的实战，部分案例结果图如下：下面简单了解一下课程各部分的大体内容： (1) 图像分割基础讲解，包括图像分割问题定义，数据集，评估方法与优化目标。...嘴唇分割与人像抠图项目实战效果展示学习完你将掌握： (1) 语义分割的主流算法。 (2) 实例分割的主流算法。 (3) Image Matting的主流算法。

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基于超点图的大规模点云分割

超点图能够提供点云对象相邻点之间的关联性，这种结构可以将传感器扫描的场景划分为均匀的几何元素用来表示同属性的点云类。然后由一个图卷积网络加以利用，实现语义分割。相关研究 ?...所以这篇论文提出了将大型点云表示为一组相互连接的几何形状的超点图，其实质类似于图像的超级像素分割的方法【7】，如下图： ?...上图可视化了超点图分割流程中的各个步骤，输入的点云（a）被划分为具有简单的几何形状超点（b）此时在预处理的基础上，利用具有；临近超点的丰富边线的相连的属性构造一个超点图（c），最后将利用以上信息进行图形的卷积处理...我们知道当点云的数量达到上亿个点的时候，这使得直接使用深度学习比较棘手，这里提出的超点图可以让我们将语义分割问题变成不同尺度的三个不同的问题。...（3）临域点云的分割，超点图的数量级比建立在原始点云上的任何图都小，然后在此基础上利用图卷积的深度学习算法使用超点的边缘特征对这些节点进行分割，从而实现语义的分割。 ?

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SOGNet：用于全景分割的场景遮盖图网络

该工作受到场景图（scene graph）任务的启发，将物体的遮盖问题构造为场景遮盖图（scene overlap graph）。...在这种图结构中，节点为各个物体，i和j物体间的关系包含三种，i覆盖j，i被j覆盖，以及没有覆盖关系。...但是，与场景图相关的任务不同，全景分割任务并不具有物体间关系的监督信息，从而能够对物体遮盖关系直接进行监督训练。...对于实例分割部分，采用标准的Mask R-CNN，利用实例分割的监督信息，完成对物体检测和分割。...如图四所示，我们可视化了由SOGNet学习出的物体间的遮盖关系。右边的激活图是对关系矩阵O的可视化，在(i, j)处的激活O_ij，代表着第i个物体被第j个物体所覆盖。

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基于图割算法的木材表面缺陷图像分割

2.2.1 单缺陷目标的图像分割 1) 单活节图像分割：图10a为单个活节样本的原图像，图10b为初始化矩形框，图10d为分割结果，图10c为分割结果的局部放大图，图10e为分割结果与原图像的掩模。...由图10e可见，分割结果与原图的吻合度较高，分割效果较好；从图10c分割结果局部放大图可见，Grab Cut算法进行图像分割时，会使活节缺陷内部出现零星的欠分割区域。...2) 单虫眼图像分割：图11a为单虫眼样本的原图像，图11b为初始化矩形框，图11d为分割结果，图11c为分割结果的局部放大图，图11e为分割结果与原图像的掩模。...3) 单死节图像分割：图12a为单虫眼样本的原图像，图12b为初始化矩形框，图12d为分割结果，图12c为分割结果的局部放大图，图12e为分割结果与原图像的掩模。...2.2.2　多缺陷目标的图像分割 1) 多活节缺陷分割试验(图13)：图13a为多活节样本的原图像，图13b为初始化矩形框，图13c为分割结果，图13d为分割结果与原图像的掩模。

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在Ubuntu 15.04上安装和使用Scientific Software GNU Octave

下载并安装八度我们可以从Ubuntu软件中心安装Octave 3.8.1，如下所示：或者在shell上运行以下命令： sudo apt-get install octave 开始八度有两种方法可以通过...在Ubuntu中打开一个shell，并使用以下命令调用Octave： octave --force-gui 或者我们可以通过左侧栏的图标启动八度无论如何，我们可以使用Octave命令的功能进行计算或对数学函数进行图形分析...使用八度的例子示例1：简单计算在八度屏幕上输入以下行： >> 3 + 4 总结三加四。...或输入： >> 8997 / 3 计算8997从3的分割，并键入： >> sqrt(9) 计算一个数字的平方根，在这种情况下为9。...; >> plot(x,y); 如下：这将打开一个新窗口，其中输入的功能图在下一个教程中，我们将讨论更高级的功能，包括PC外围设备和使用Scientific软件连接Linux脚本

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基于图的分割 Efficient Graph-Based Image Segmentation 论文详解

第一个问题:怎样把一张图片分割为不同区域？一个无向图，由边，节点，权重组成在这篇论文中，两点之间边的权重指的是两个顶点的不相似性，使用两个顶点RGB之间的平方差来得到。...树：特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果，i和h这条边也保留下来，那么h,I,c,f,g就构成了一个回路，就不是树了。...如图，棕色圆圈为顶点，线段为边，合并棕色顶点所生成的MST，对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是一棵一棵的书。最小生成树示意图第二个问题：如何判定一个好的分割？...最左边原始图中，左部分是斜坡区，右侧平缓区，嵌在平缓区里的是高频区一个好的分割就是能够区分好这三种区域的分割。先看一下，我们原始的分割造成上图中间效果的原因。...相反，如果，我们的阈值设置的很小，就会导致二维码区域保留，一小块一小块的。造成贴图的中间的那个不正确分割效果图的原因是，我们设置的阈值适中，把二维码图并到了平缓区中。

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基于图的分割实验教程Efficient Graph-Based Image Segmentation

，在ubuntu下也想找这样的软件件。.../clion.sh 一路同意接受就好～～就可以啦 ---- 基于图的分割代码下载以及部署到Clion中。 ?...在这篇文章的第一张图中，找到浅蓝色椭圆形标记run->Edit configuration出现上面图这个界面因为我们这个项目是需要输入参数的，分别是sigma,k,min,input,output...上图是我们选择k=7000,500,50,5,1后产生的分割效果图每张图的下面是生成分割区域的个数，直观上理解，k表示了生成区域的大小，k越大，我们生成的区域块就越大。 ?...min表示，最终分割的区域包含像素个数<min时，我们需要将它与其最相似合并直观上理解，min越小，噪声越明显 ? 最后一张min=1时的局部截取，噪声较为明显

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基于GraphCuts图割算法的图像分割----OpenCV代码与实现

近年来，许多学者将其应用到图像和视频分割中，取得了很好的效果。本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术，以及图切算法在交互式图像分割中的应用。...虽然这些方法分割灰度图像效果较好，但用于彩色图像的分割往往达不到理想的效果。...交互式图像分割是指，首先由用户以某种交互手段指定图像的部分前景与部分背景，然后算法以用户的输入作为分割的约束条件自动地计算出满足约束条件下的最佳分割。...典型的交互手段包括用一把画刷在前景和背景处各画几笔（如[1][4]等）以及在前景的周围画一个方框（如[2]）等。基于图切算法的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。...该类方法将图像映射为赋权无向图，把像素视作节点，利用最小切割得到图像的最佳分割。 2.几种改进算法 Graph Cut[1]算法是一种直接基于图切算法的图像分割技术。

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基于Sim2Real的鸟瞰图语义分割方法

使用语义分割的输入，算法可以访问类别信息，因此能够将这些信息纳入到IPM生成的图像校正中。输出是输入场景的语义分割BEV。由于对象的形状得以保留，因此输出不仅可用于确定自由空间，还可用于定位动态对象。...此外，语义分割的BEV图像包含未知区域的颜色编码，这些区域在原始摄像头图像中被遮挡。通过IPM获得的图像和期望的真实BEV图像在图1中显示出来。图1....经过这些规则修改的地面真实BEV图像在图2中展示出来。这个方法旨在解决由于遮挡导致的信息不完整问题。图2. 原始的真实图像上覆盖了包括遮挡类别（灰色阴影）的修改标签。...然后将变换后的特征图连接成一个单一的特征图实验我们将比较我们的各种方法变体的性能，并讨论与传统IPM技术相比的整体改进。通过IPM获得的标准单应性图像被用作我们评估的基准。...用于两个模型的固定IPM转换在图6所示的场景中可能会被误校准。测量车辆动态并将动态变换更改纳入网络推断中可能仍然可以改善在实际场景中的结果。图6. 实际应用中的示例结果。

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从传统到深度学习：浅谈点云分割中的图结构

除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。 ? 图1 一个典型的图拓扑结构和分割示例。...顶点（白点）在这里与5个最近的近邻点相连。边的成本由边的粗细反映。a）对象点和箭头所指向的背景点。b）种子点被相应的终端替换，新创建的终端边继承先前连接的种子点权重。c）图分割。...浅灰色的顶点为前景对象，深灰色的是背景对象。利用分割技术来识别空间上不均匀的连续区域，识别和图像索引等更高层次的问题也可以利用匹配中的分割结果，但在3D点云中分割对象的问题是具有挑战性的。...传统点云方法中基于最小图割的分割方法通常在点云上创建一个最近邻图来实现，定义一个惩罚函数来判断平滑分割，其中前景与背景采用弱连接，并用最小切割最小化该函数。 ? 图2 传统点云方法中图割的典型应用。...图9 该框架在S3DIS数据集上语义分割结果关于点云中的图结构还有很多相关paper，感兴趣的小伙伴下来可以自己查找学习。

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腾讯优图CVPR 2022丨无监督预训练下的视频场景分割

对于视频场景分割任务，如何更好地在无标注长视频上进行自监督预训练？如何运用视频特征对该任务进行建模？腾讯优图实验室、深圳大学、KAUST等机构的研究成果入选今年CVPR 2022会议。...02 常见的SSL训练范式在视频场景分割下游任务上泛化能力不够理想。 03 在先前的视频场景分割相关工作中，下游监督学习模型存在一定的归纳偏置，导致其对一些超参数较为敏感，以及较低的训练和推理效率。...图3 帧、镜头（Shot）和场景（Scene）在视频中的层次关系 02 方案介绍任务Pipeline介绍本框架总览如图4所示，该算法框架主要包含两个阶段： 01 镜头表征学习阶段； 02 视频场景分割阶段...图4 算法整体Pipeline示意图在视频场景分割阶段，使用参数固定的查询编码器对输入的视频镜头序列提取特征，再将特征输入到设计好的基于MLP/Bi-LSTM的视频场景分割模型中完成VSS任务建模。...图7 Boundary based/free 模型示意图 03 实验结果视频场景分割实验如图8实验结果所示，在所有协议下，我们提出的方案在MovieNet-Scene Seg数据集上均能达到VSS

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GrabCut in One Cut(基于图割算法grabcut的一次快速图像分割的OpenCV实现)----目前效果最好的图割

One cut in grabcut（grabcut算法的非迭代实现？）本文针对交互式图像分割中的图割算法，主要想翻译一篇英文文献。不足之处请大家指正。 ...这是博主近期看到的效果最好，实现最简单，运算时间最短的交互式图割算法，而且由于是发明图割算法实验室原班人马的文章和代码，所以非常值得研究。...摘要该方法使用少量的辅助节点（这个辅助节点我没看出来代码在哪块提现的，还望高手指点）来实现高效率的分割，传统的基于梯度下降的方法的分割方法，如grabcut，可能会收敛到局部极值（在图像较大时...），而实验结果表明，对于图像比较复杂的图像如果我们使用足够过的辅助节点也能得到较好的效果：一次分割时间大概一秒以内，在图割里面算很快的了。...3.简化的能量函数 ? 利用种子点分割时候简化为下面形式： ?

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想要制作沙盒游戏？那么这一款插件你一定不能错过(Unity3D)

效果图： Demo体验地址： https://noobtuts.com/_builds/unity-VOXL/ 二、下载地址官方下载地址（已经下架）： https://assetstore.unity.com...我们只计算当前坐标内的所有位置，而不进行无限生成，因为玩家在不奔跑的时候就没有比较生成无限的世界。（3）柏林噪声本身是相当枯燥的地形。我们将几个不同频率和振幅的柏林噪声函数相加，得到更有趣的结果。...这也被称为八度音阶。（4）然后我们根据给定位置的八度音节结果决定使用哪种体素类型，例如如果小于0.5，我们可以用水填充它，小于0.7用泥土填充它，大于0.7用石头填充或者其他更大的东西。...（5）同时产生一个无限的世界是不可能的。WorldGenerator组件只生成有用的部分。我们创建了一个像素预测函数，它可以通过使用八度音节来预测任何给定3D位置的像素类型。...然后也不能一直调用而不受限制，这个办法就是生成一层包围的区域，WorldGenerator组件将玩家周围的区域分割成块，然后每个块的每个位置调用VoxelGenerate，也就是生成像素块（6）树木和建筑物不能产生柏林噪声

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腾讯游戏自研学术成果：基于图分割的网络表征学习初始化技术

为了克服上述问题和提高网络表征学习算法的性能，我们提出了考虑网络结构的基于图分割的网络表征学习初始化技术（Graph Partition Approach），简称为GPA。...GPA技术先采用图分割算法将网络图结构分割成若干区块，接着将所得到的区块当作抽象节点，于是构建了一个抽象网络。最后通过计算抽象网络的表征，从而得到原网络的表征初始值。...基于图分割算法，抽象节点之间的边具有最小分割边数（minimal edge cut）的特点，因此可以更好地刻画网络的整体结构。另外，基于图分割的技术不需要多层次的计算方式，可以减少计算量。...算法简述本技术方案GPA采用四个步骤来生成网络的表征初始值，如图1所示。首先，GPA利用图分割算法将网络图结构分割成若干区块。然后基于分割区块，构建抽象网络，其大小将远远小于原始网络结构大小。...图 1：基于图分割的网络表征学习初始化技术在计算抽象网络的表征时，需要通过设置特定的超参数来运行网络表征学习算法，比如node2vec的超参数包括随机游走路径的长度和个数。

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Harris角点检测原理与流程

角点概述角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。...角点是邻域内具有两个主方向的特征点；前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量，且一旦待检测目标局部发生变化，很可能导致操作的失败。...由于是对局部微小的移动量 [u,v]，所以可以近似得到下面忽略余项之后的表达式为一个二项式函数： ? 又有 ? 所以， ? 其中，M的表达式如下，可由图像的导数求得： ?...上面我们说到，忽略余项之后的表达式为一个二项式函数，然而二项式函数的本质上就是一个椭圆函数，椭圆的扁率和尺寸是由M(x,y)的特征值λ1、λ2决定的，椭圆的方向是由M(x,y)的特征矢量决定的，如下图所示...Harris角点检测之后的图： ?

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全球音频领域哪家强--盘点音频领域常用的python库

后来更准确的表示听觉，又提出bark和erb刻度，mel/bark/erb这些都是基于听觉的类log刻度，也有基于乐音八度的octave刻度，还有更通用的log刻度，下面给出一张简单对比图。...通常的做法，由于Q 的特性符合乐音特点，每个八度内求解Nk 要小很多，如果不考虑可变频带比，频域产生的filterBank每个八度都是一样的，同时每进行一次八度求解计算，数据都要进行基2下采样提供给下一次八度计算...，m=0,\cdots ,N[k]-1 下面是简单的相关对比图。...下面是一部分chroma的对比图。...下面是一张针对128ms音频数据，不同类型下的cwt效果图。图片本张图只是演示短时侦测突变，至于短时侦测频率出现的先后次序，当然也没问题。

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腾讯优图提出ISTR：基于transformer的端到端实例分割！性能SOTA，代码已开源！

近日，厦门大学和腾讯优图联合发布了一种基于transformer的端到端的实例分割方法ISTR： ?...ISTR模型的主体网络结构如下所示，其主体思路借鉴了DETR和Sparse R-CNN，其中采用基于CNN的FPN网络作为backbone来作为特征提取器，然后定义一系列learnable query...ISTR的核心点是mask head不是直接预测一个2-D的mask，而是预测的是一个mask embedding，具体做法是基于PCA对sxs大小的mask进行降维，得到维度为l的embedding...ISTR的训练loss也包括三个部分： ? 其中mask loss包括基于mask embeddings的L2 loss和基于2-D mask的dice loss： ?...虽然ISTR的mask head是直接预测mask embeddings，但是从可视化的结果来看，生成的mask还是很精细的： ?

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【SeeMusic】音符方块颜色设置 ( 单一颜色设置 | 多彩音符设置 | 定时变色设置 | 渐变颜色 | 分轨道提示 )

按钮 , 可以进行音符方块颜色设置界面 ; 颜色设置界面如下 : 二、音符颜色设置 ---- 1、单一颜色设置单一颜色设置 : 使用鼠标点击页面下方的取色板 , 可以为音符方块设置单一的颜色值...; 从左向右拖动 , 音符方块颜色变化如下 : 2、多彩音符颜色设置多彩音符颜色设置 : 在一个八度中 , 12 个音符 , 每个音符都有不同的颜色值 ; 指定一个 C 音符的颜色值 , 其它的...11 个颜色值会自动生成不同的颜色值 ; 3、音符定时变色设置在面板的设置中 , 音符的颜色值会随时间不断变化 ; 4、音符颜色渐变设置第四个面板是用于设置音符的颜色渐变 ; 用于设置音符的颜色渐变方向..., 方向是由下到上 , 下面是黄色 , 上面是蓝色 ; 多颜色渐变 : 三种颜色渐变 , 底部是黄色 , 中间渐变为红色 , 顶部再渐变为绿色 ; 5、音符分轨道提示第五个面板将所有的音符分割成两个轨道..., 按照方位进行分割 ; 如果设置为 50 , 则左右各自有相同的音符 , 左侧的音符是绿色 , 右侧的音符是洋红色 ; 一般情况下左侧音符左手按 , 右侧音符右手按 ;

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《101 Windows Phone 7 Apps》读书笔记-Trombone

Trombone可以在两个八度音程的范围内发音，如果我们想要将一个音声提高八度，把另一个手指放在屏幕的任何地方就可以实现。...图31.1 主页面模仿了长号的实际外观注意： ➔ 图31.1中标注的音阶线通过该页面背后的cs代码实现。 ➔ 应用程序栏会遮挡应用程序的用户界面，所以就用两个长方形的按钮来代替。...图31.3 SoundEffectInstance.IsLooped的属性值设置为true 注意我们定义的循环区域的长度！...➔ Pitch (默认值为0)：范围为-1~1，其中-1表示低八度音阶，1表示高八度音阶，0表示按照其原来的声调播放。...startingPitch变量会跟踪基调F处于哪个音程（0代表原来的音阶，1代表高八度音阶），手指与屏幕底部之间的距离决定了音阶下调的度。

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深度学习图语义分割的综述

【图像分割】还用语义分割抠图？NO，这才是人像抠图的正确打开方式

基于超点图的大规模点云分割

SOGNet：用于全景分割的场景遮盖图网络

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基于图的分割 Efficient Graph-Based Image Segmentation 论文详解

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腾讯优图CVPR 2022丨无监督预训练下的视频场景分割

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