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KartalOl: 使用深度神经网络进行虹膜分割和定位的转移学习——用于虹膜分割的新数据

我们采用了MobileNetV2为ImageNet数据提供的预训练权重,并在虹膜识别和定位领域对其进行了微调。 此外,我们引入了一个新的数据,称为KartalOl,以更好地评估虹膜识别场景中的探测器。 为了提供领域适应性,我们在CASIA-Iris-Asia、CASIA-Iris-M1、CASIA-Iris-Africa和我们的数据所提供的NIR-ISL 2021的数据上对MobileNetV2模型进行了微调 我们还通过进行左右翻转、旋转、缩放和亮度来增强数据。我们通过对所提供的数据集中的图像进行迭代来选择二进制掩码的阈值。 KartalOl:使用深度神经网络进行虹膜分割和定位的转移学习——用于虹膜分割的新数据.pdf

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【医学图像分割】开源 | 一个大规模的全腹部器官数据WORD,并评估了几种最先进的分割方法,且邀请专家进行模型预测修正

,但它仍然需要大规模精细标注的数据进行训练。 尽管在这方面做了很多工作,但目前仍很少有覆盖整个腹部区域并对整个腹部器官分割进行精确详细标注的大型图像数据。 在这项工作中,我们建立了一个大规模的全腹部器官数据(WORD),用于算法研究和临床应用开发。 该数据包含150个腹部CT卷(30495片),每个卷包含16个器官,具有精细像素级标注和基于涂鸦的稀疏标注,可能是最大的全腹部器官标注数据。在这个数据上评估了几种最先进的分割方法。 同时,我们也邀请临床肿瘤学家对模型预测进行修正,以衡量深度学习方法与真实肿瘤学家之间的差距。我们进一步介绍并评估了一种新的基于涂鸦的弱监督分割方法。

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    按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论(16)

    图片文字识别-问题描述和流程图 针对识别图片中的文本信息识别,分为文本区域检测,之后是将文本区域的字符分割分割以后开始进行字符识别。 ? 滑动窗口 滑动窗口是用来定位文字位置、行人位置等。 以行人检测为例子: 1.做滑动窗口前,首先进行预训练(训练样本为固定大小的图片),获得一个能识别行人的模型。 2.然后使用该模型,在原始图片上按照一定步长,尺寸,在图片进行窗口滑动,剪裁取块。 不仅可以用于行人检测,在字符检测、字符分割方面,也有应用。 字符位置检测的方法和行人检测相同,但是仍然需要将位置进行一些噪声过滤,以确定真实的字符位置信息。 1.制作数据可以从0开始,使用一些方法自己制作,然后ps,剪裁等等。 2.如果本身具有数据,也可以使用将原始数据进行扭曲,旋转,加噪声,液化等方法,得到新的样本,作为数据。 3.雇人做数据,这就算了吧。 上限分析-流程图中哪部分需要提升 上限分析用于确定哪部分的算法进行优化后,整体系统性能具有较大提升。

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    实时人像分割大比拼!

    分割效果的演示:原始图像和散景效果。 近年来,各种图像效果越来越受到人们的关注。散景一个很受欢迎的例子是在图像的非聚焦范围进行虚化。这个效果由快速镜头大光圈实现。 目前,我们训练数据集中大概有13000张图片,测试有1000张图片。包括各种姿势、全身的、半身的以及自拍。 ? ? 图片增强:原始图像和两个随机增强的例子。 结构 神经网络需要设计结构。 首先,模型对数据库里所有的图片进行预训练;接着,为自拍和肖像子集设计训练模型,该模型使用上一步的结果作为模型权重的初始值。 为了在每一步中扩大数据,本文大量使用数据增广,如图片翻转、曲线调整和阴影模拟。 分割的输出:原始图片、背景提取、前景提取 最后,我们得到了一个肖像分割模型,可以在质量和速度上有个很好的平衡。模型在fp32 onnx格式中只有3.7mb。

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    ICCV 2019 | 马里兰&UC 伯克利共同提出:适应不断变化环境进行语义分割

    本文提出了一个新的语义分割框架ACE,可以随时随地动态适应不断变化的环境。通过将原始数据分布和移位后的数据分布进行对齐,ACE在新的数据分布中会自动合成用于当前数据分布中的新标签。 为了做到这一点,我们联合训练了一个生成网络来产生风格化的图片,一个语义分割网络来对目标域图像进行分割。 结果 通过将ACE和其他语义分割框架如PSPNet,DeepLab V3+等进行组合,在多个数据进行迁移时表现出了良好的精度提升。 结论 论文针对语义分割任务提出了一个新的可以自适应多种数据的语义分割框架ACE,通过记忆单元和存储历史图像的特征向量使得再现历史数据成为可能,有效避免了深度网络的灾难性遗忘问题。 算法组合一些经典的分割网络如PSPNet,DeepLab网络在 ? 和 ? 数据进行迁移时取得了令人信服的结果。

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    『 kaggle』kaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018(U-net方法)

    队伍需要分析数据观察模式,抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。 2. 数据预处理 数据分析 数据包含部分的分割核图像。 对于每个图片都有对应的ImageId,训练包含有原始图片和图中每个细胞核的分割图像,对于测试只有原始图片。 其中训练有670幅图片,测试1有65幅图片,测试2有3019幅图。 训练集中共有9种分辨率图片,测试1有11种,测试2有26种。 对于原始图片,分为灰度图和彩图。(虽然都是3或者四通道,但是其中有些图片多个通道数值一样,实际为灰度图。) 在分析分割前后的图片,我们发现有不错的分割也有过分割的案例,但是总体上来说好的分割多于坏的,同时也需要改进我们的分割方法。 数据是医疗方面的数据。因此算法使用了针对小数据的U-Net.

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    图形搜索中用到的机器学习基础介绍

    当用户上传图片查找时,用 M 提取图片的特征信息,将提取的特征信息转换为索引树叶节点相同数据结构,用该数据在索引中查找到相似度符合要求的图片。 卷积层 :利用卷积运算对原始图像或上一层的特征进行变换的层。一般需要采用多个卷积核多滑几次,但也不是越多越好。过多可能造成梯度消失。(问题又来了,什么是梯度? 池化层:用来减小图片分辨率,降低计算量和参数数量。具体说就是将特征按通道分开,得到矩阵,对矩阵分割,每个分割块取平均值,将平均值组合,然后堆叠输出。 全连接层:将特征向量进行变换。 二、模型训练 1、图片预处理 mxnet 要求处理的图像数据具有共同的规范,如何尺寸、通道数等,因此文件服务器中的图片不能直接作为训练数据,需要进行处理,以某种 dataiter 的形式呈现。 ? 因为非常容易过拟合(太迁就训练集数据)或者欠拟合(模型连训练都搞不定),这个就要考验一个人的水平了。因为机器学习的关键就是特征工程,数据是有的,就看怎么提取到合适的特征来进行识别了。

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    深度学习开源图片数据库汇总

    这个项目同时发布到了git上,在git的地址中对数据进行了详细的介绍,在这里简要描述下:   原始数据在 ndjson 文件中,并按类别进行分割,按照如下格式:   该数据在谷歌云存储服务中 kaggle cats vs. dogs 猫狗大战数据,大名鼎鼎的kaggle大赛下的数据,一个二分类数据,训练集中猫狗图片各12500张,测试集中猫狗图片共12500张,支持原图下载。 notMNIST notMNIST数据起做这个名字是为了致敬MNIST,它提供了从A到J是个字母的图片图片大小为28*28,而且图片不是手写字母,而是来源于网络上各种各样奇奇怪怪的图片,比如字母A ##COCO common objects Dataset## COCO数据由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展 那这个怎么评分呢?目前是靠人工评分。

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    深度学习中常用的标注文件

    json 这是常见的一类实例分割、语义分割、目标检测的标注文件。使用python语言进行编写,易读性以及易使用性强。 我在cocostuff-10k数据集中见到该文件,另外导师给的内窥镜数据也是该标注文件。 图片 原始图片 标记区域展示 xml xml的风格类似于html,但是并不相同,python也可读取(这个我不会,之前只用过C#语言尝试过,个人感觉这种文件可以转发为json文件,毕竟都是易读的标记语言 我在PASCAL VOC 2012数据集中见到该标注文件。该数据可用于目标检测。 xml文件显示 标签+位置信息,用于定位。 csv文件 A栏是源图片的路径,B栏是类别。类别为0(negative)、1(positve)。该数据为MURA 数据,用于判断骨骼是否异常,属于二值分类。

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    数据竞赛】图像赛排行榜拉开100名差距的技巧

    ) 1.2.2 用配置和所需的任何参数实例化类 1.2.3 对图片进行预测 1.2.4 实验结果 1.3 小结 2 参考文献 简介 ? 那既然训练数据可以扩充,测试呢? Bingo!没错,测试也是可以采取类似的操作。 而这种操作我们称之为TTA(Test Time Augmentation),顾名思义就是在测试的阶段对数据进行扩充。 那么究竟是怎么做的呢?其实很简单: 就是在模型测试时,对原始的测试图像进行各种策略的扩充,例如: 图像裁剪; 图像缩放; 图像旋转; 图像平移; ... 对图片进行预测 p = myPredictor(model,conf) y_pred_aug = p.predict_images(X_val) y_pred_aug = [(y[0]>=0.5).astype

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    深度学习图像分割(二)——如何制作自己的PASCAL-VOC2012数据

    前言 在之前的那篇文章中:深度学习图像分割(一)——PASCAL-VOC2012数据(vocdevkit、Vocbenchmark_release)详细介绍 我们大概了解了VOC2012图像分割数据的基本格式 ,现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据数据格式 实际我们在使用FCN算法进行深度学习训练过程中,对于图像的分割我们只需要两种数据: 一种是原始图像,就是我们要进行训练的图像: ? 刚才说到在训练过程中,我们投入原图和携带分割信息的图片。 制作自己的数据 制作数据有很多工具,matlab上面自带工具但是比较繁琐,这里我们使用wkentaro编写的labelme,这个软件是使用pyqt编写的轻量级软件,github地址:https://

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    智能标注10倍速、精准人像分割、3D医疗影像分割

    医疗、遥感垂类场景的智能标注 EISeg针对特定数据进行训练并获得了高质量的交互式分割模型,目前覆盖的场景包括: 医疗腹腔多器官、椎骨分割、产品瑕疵分割、遥感建筑物分割等。 PP-HumanSegV2方案核心点在以下三方面: 开源PP-HumanSeg14K人像分割数据 常见的人像分割公开数据有EG1800和Supervise-Portrait,数据量分别是1.8k和3k 该数据充分考虑了场景多样性,采集的图片涵盖了背景光照、人物动作、人物个数、戴口罩等诸多变化因素。 总共收集了将近14000张图片进行高精标注,划分为训练9000张、验证2500张、测试2500张。 如下表所示,复现的模型对比原始算法精度均有不同精度的提升,其中TransUNet相比原始算法精度提升了3.6。

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    干货 | 上海交通大学CVPR Spotlight论文:利用形态相似性生成人体部位解析数据

    为了更加精细地对人的行为进行分析,关键的一点在于能够将人体的各个部分分割出来。 但是这个问题很难,标注训练样本十分费时而且成本很高;也正是因为这样,目前这方面最大的数据也只有少于 2000 个用于训练的标注数据。 之后我们再将该先验概率图与原始输入图像相结合,输入神经网络,最后生成准确的部位分割结果。这些生成的部位分割可以用作额外训练数据来训练人类解析网络。 三、具体方法 ? 具体的方法共分为三步:输入带有关键点的图片+已有的部分分割数据,首先根据关键点进行聚类,也即找到与输入图片相似的标注分割图片;然后对找到的部位解析结果进行对齐、变形,再求平均得到人体部位分布的先验概率 以下是一些选自 COCO 数据图片,以及用我们方法生成的训练标签: ? 这些生成的额外数据能作为训练样本。 通过混合原始数据与我们生成的数据进行训练,我们的模型能取得当前最好的结果。 ?

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    BEIT:基于图像重建进行预训练!微软提出BEIT,Top-1准确率达86.3%!代码已开源!

    该模型学习恢复原始图像的视觉token,而不是mask patch的原始像素。 ▊ 3. 方法 给定一个输入图片x,BEIT将其编码为上下文化的向量表示。 对于下游任务(如图像分类和语义分割),作者在预训练的BEIT上附加任务层,并微调特定数据上的参数。 Intermediate fine-tuning 在自监督的预训练之后,可以在数据丰富的中间数据上进一步训练BEIT,然后在目标下游任务上微调模型。 Fine-tuning to 384×384 resolution 上表展示了ImageNet数据上,用384×384的分辨率进行微调的实验结果,可以看出,本文的方法依旧能够达到更高的实验性能。 4.2 Semantic Segmentation 上表展示了本文方法在ADE20K数据进行语义分割任务的实验结果。

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    荟聚NeurIPS顶会模型、智能标注10倍速神器、人像分割SOTA方案、3D医疗影像分割利器,PaddleSeg重磅升级!

    医疗、遥感垂类场景的智能标注 EISeg针对特定数据进行训练并获得了高质量的交互式分割模型,目前覆盖的场景包括: 医疗腹腔多器官、椎骨分割、产品瑕疵分割、遥感建筑物分割等。 PP-HumanSegV2方案核心点在以下三方面: 开源PP-HumanSeg14K人像分割数据 常见的人像分割公开数据有EG1800和Supervise-Portrait,数据量分别是1.8k和3k 该数据充分考虑了场景多样性,采集的图片涵盖了背景光照、人物动作、人物个数、戴口罩等诸多变化因素。 总共收集了将近14000张图片进行高精标注,划分为训练9000张、验证2500张、测试2500张。 如下表所示,复现的模型对比原始算法精度均有不同精度的提升,其中TransUNet相比原始算法精度提升了3.6。

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    论文阅读学习 - Mask R-CNN

    Semantic Segmentation —— 对图片的每一个像素进行分类,输出mask,不需要区分 object instances. ? Figure 1. 假设有一个 128x128 的图像,25x25 的特征图,想要找出与原始图像左上角 15x15 位置对应的特征区域,怎么在特征图上选取像素? ? 原始图像的每一个像素与特征图上的 25/128 个像素对应. 为了在原始图像选取 15 个像素,在特征图上我们需要选择 15 * 25/128 ~= 2.93 个像素. 时间分析: 训练阶段: COCO trainval 35k 数据上,8-GPUs, ResNet-50-FPN 耗时 32 hours,ResNet-101-FPN 耗时 44 hours. 训练数据 COCO trainval 35k 标注的 keypoints 数据 训练是图像的尺度随机的从 [640, 800] 中采样; 测试时图像采用单一尺度 800 像素; 训练 90k 次迭代

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    看脸时代,“颜值”竟然都有了计算方法!

    本文我将复现他们的结果,还要看一下我的吸引力怎么样~ 原始论文实现了很多不同模型,包括具备人工制作特征的经典 ML 模型和 3 个深度学习模型:AlexNet、ResNet18、ResNext50。 :可左右滑动查看) 之后,我改变第一层的状态使之可训练,编译并拟合模型,来进行另外 30 个 epoch。 ▍结果 该论文使用 2 种技术训练模型:5-fold 交叉验证、60%-40% 的训练-测试分割。论文作者使用皮尔逊相关系数(PC)、平均绝对误差(MAE)和均方根差(RMSE)对结果进行衡量。 60%-40% 的训练-测试分割结果如下: ? 我将使用 80%-20% 的训练-测试分割,类似执行他们的交叉验证的 1-fold。 但是,大部分 FBP 基准数据是在特定的计算约束下构建的,这限制了在该数据上训练的模型的性能和灵活性。

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    【图像分类】基于Pascal VOC2012增强数据的多标签图像分类实战

    Pascal VOC2012的原始分割数据仅包含1464个train图片和1449张val图片(共2913张),对于分类网络来说其数据量过小。 而benchmark_RELEASE分割数据包括8498张train图片和2857张val图片(共11355张)。因此,许多论文中均选择使用二者融合后的增强数据。 近期在复现论文过程中发现,使用增强数据进行多标签分类时,某些图片缺少对应的标记,需要对照原始Pascal VOC2012数据的标注方法,重新获取各类物体的标注信息,并完成多标签分类任务以及相应的指标评价 4 增强数据介绍 所谓增强数据,共包含两个步骤: 1、将上述两个数据集中的语义分割训练数据进行融合并剔除重复部分。 train.txt、val.txt以及分割标注图片均已获得,可以愉快地用更大容量的数据进行训练啦!

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    实时性分割的ICNet模型如何同时确保分割速度与准确度?

    模型在Cityscapes数据上测试速度和分割mIOU准确率的比较图? ? 模型包括 (1)Cascade Image Input : 模型的输入数据,将原始图片按1/2,1/4比例缩放,同原尺寸图片一起输入模型的不同分值 (2)Cascade Label Guidance: --> 复杂度比较高 (5)中间:一系列卷积层,与上方部分网络共享网络参数,输入1/2的图片 --> 复杂度较低 (6)下方:通过3个卷积层对原尺寸图片进行下采样,再通过特征分类器对特征中每个像素进行分类 每个分支均有相应的Label计算loss训练网络 结果 Cityscapes数据下的结果 ? 下采样图片输入尺寸,送入PSPNet50模型,直接上采样至原始尺寸,结果粗糙,遗失了一些很小但是重要的细节。图中scale为图片下采样比例,可以看出,输入尺寸越小,模型准确度越低,但运行速度越快。

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    从零开始实现穿衣图像分割完整教程(附python代码演练)

    数据 最近有一项关于服装视觉分析和分割的Kaggle比赛。这是一个非常有趣的比赛,但它并不适合我们。我们的目标是从图像中提取连衣裙,因此这个数据不太适合我们,因为它包含了比较多的冗余。 我们需要的是包含连衣裙的图像,因此最好自己来构建数据。 我收集了网络上的一些图片,其中包含了在不同场景穿着不同类型的连衣裙的人。然后需要创建蒙版,它在每个对象分割任务中都是必要的。 下面是我们的数据样本。我从互联网上收集了一些原始图像,经过进一步剪切,将人与衣服分开。 ? 图像分割示例 因为我们要将背景、皮肤和连衣裙进行分离,首先要将它们区分出来。 通过手动分割来创建蒙版,如下图所示,简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例 最后一步,我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。这张照片表示了原始图像的相关特征。 在开始训练之前,要对所有的原始图像进行均值标准化。 结果和预测 在预测期间,当遇到高噪声的图像(背景或皮肤模糊等)时,模型开始动荡。这种问题可以简单地通过增加训练图像的数量进行解决。

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