早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...YOLOv3训练自己的数据集 问题1：AssertionError: Shapefile out of sync, please delete data/test.shapes and rerun [在这里插入图片描述...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。...解决方法： 打开dataset.py，把162行换成163行即可 [在这里插入图片描述] 总结：由于笔者能力有限，在叙述上难免有不准确的地方，还请谅解。
如图4a所示，我们的方法在图像和视频轨迹上都取得了最佳性能，大幅超越了其竞争对手。此外，我们还将我们的方法与SAM的默认自动掩码分割进行了比较。...如果没有强烈的数据增强（方法1），其在BDD MOT上的mIDF1下降了，远差于方法5的结果。这些结果说明了仅在静态图像上进行训练时强烈增强的必要性。...具体来说，我们关注于使用BDD数据集的原始图像进行训练。我们尝试将MASA流程中的SAM替换为在COCO数据集上预训练的Mask2former-SwinL（参见[12]）。...如主论文表9c所示，使用SAM提案的模型展示了增强的性能。无论是在BDD数据集上的领域内跟踪，还是在TAO数据集上的零次学习跟踪场景中，这一点都显而易见。...掩码传播质量不足：这些方法在相对较小规模的视频分割数据集上进行训练，当被要求在任何域中跟踪任何对象时，会遇到较大的域差距，导致掩码传播质量不足。
虽然模型和训练过程是固定的，但我们可以自由改进数据集并更改训练和验证数据分割。我们还可以添加新的图像，但在训练和验证分割中提交的图像组合必须小于10K。...这个迭代过程见下图： 将来自训练集的增强图像作为候选源的“数据增强”过程 在“数据增强”过程中需要注意的几点： -虽然我在这次竞赛中使用了增强图像，但在实践中我们可以使用任何大的图像集作为数据源。...另外，我还创建了一个带有PostgreSQL 后端的 Label Studio 实例，但由于不必要的开销，我决定不将其用于本次比赛。...v=FnFksQo-yEY&t=1316s 当我最初考虑这种“数据增强”的方法时，我需要弄清楚如何自动生成大量新的候选图像作为来源。我决定尝试随机增强原始训练数据，以生成大量增强图像作为候选来源。...“数据增强”方法是一种确定在给定的约束条件下哪些随机增强图像最好包含在训练集中的方法。
作者的免训练方法，kNN-CLIP，利用实例嵌入数据库，使得开放词汇分割方法可以在给定领域的单次数据传递中不断扩展其词汇量，同时只存储嵌入，大大降低计算和内存成本。...在多种数据集上的一致性提升：作者提供了大量实验证据来证明作者方法的有效性，在具有长尾分布的数据集（A-847，PC-459，A-150）上的语义分割和全景分割中均显示出显著的提升。...### 检索增强全景分割 设置。 作者的探索扩展到全景分割，进一步验证了在实例级开放词汇识别上的可辨识性。作者在ADE20K和COCO全景数据集上评估了作者的方法。...在检索增强的情况下，长尾数据集（如A-847和PC-459）的性能通常有所提高。作者的方法旨在补充开放词汇语义分割的进展，这些结果强调了作者在处理复杂分割任务时的鲁棒性和适应性。...如表5所示，作者的方法相较于最佳的Hummingbird模型，在PASCAL VOC和ADE20K数据集上分别提高了**+8.0** 和 +5.5 mIoU。
选自arXiv 作者：Lorenzo Porzi等 机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 高分辨率图像上的全景分割面临着大量的挑战，当处理很大或者很小的物体时可能会遇到很多困难。...来自 Facebook 的研究者通过引入实例 scale-uniform 采样策略与 crop-aware 边框回归损失，能够在所有尺度上改善全景分割效果，并在多个数据集上实现 SOTA 性能。...全景分割网络可以应对很多任务（目标检测、实例分割和语义分割），利用多批全尺寸图像进行训练。...总体来说，研究者的解决方案在这些数据集上实现了 SOTA 性能。其中，在 MVD 数据集上，PQ 和 mAP 分别比之前的 SOTA 结果高出 4.5% 和 5.2%。...尽管如此，与以前最佳方法相比，CROP+CABB+ISUS 在 mAP 上实现了 1.5％以上的显著提升。 ?
因此，作者根据训练集的图像级和像素级基尼系数，将验证集划分为频繁、常见和稀有分割，并使用mIoU指标[1]进行评估。双指标评价系统能够很好地反映长尾学习方法的特点，旨在为后续研究提供良好指导。...图2展示了这些LTSS数据集在图像 Level 和像素 Level 上的标签分布。在图像数量方面，这三个数据集之间存在明显差异，特别是在训练样本数量上。...(2) Copy-Paste [61, 23]是一种混合图像增强方法，通过从一个图像复制实例到另一个图像来扩展训练样本。 (3) 看板损失[24]采用了一种梯度引导的重新加权机制。...特别是，LVIS是一个联合数据集，这意味着重采样和 Copy-Paste 策略可以直接增加低频类别实例。但是，当这些方法应用于提出的LTSS数据集时，它们也会导致高频类别重复。...TABLE III: 在ADE20K-Full上进行语义分割性能比较。最佳性能以粗体突出显示。作者提出的方法FM达到了27.8 mIoU的最佳结果。
未来方向：论文讨论了未来可能的研究方向，包括处理极长视频的分层方法、使用视频编码器、在大规模数据集上预训练、集成更先进的LLM等。...技术实施： 实例提取：使用连通组件分析从语义分割标签中提取独立的实例掩码。 实例粘贴：在训练过程中随机选择并粘贴提取的实例，允许实例重叠以创建多样化的训练样本。...结论： 论文证实了剪切和粘贴数据增强技术在提高卫星图像语义分割模型性能方面的潜力。 提供了一种无需额外手动标注即可生成新卫星图像语义分割数据的简单有效方法。...数据增强和模型训练： 使用DynamicEarthNet数据集和一个U-Net模型进行评估。 在训练过程中，结合标准的图像增强技术（如翻转和旋转）和剪切粘贴增强技术。...通过这些步骤，论文展示了剪切粘贴数据增强技术能够显著提高模型在测试集上的mIoU分数，从而证明了这种方法在提高卫星图像语义分割模型泛化能力方面的潜力。
考虑到语义分割的基本思想，我们使用随机图像风格化来增强训练数据集，并提出了一种有助于纹理适配的训练程序，以提高领域自适应的性能。...受传统数据集的启发，Richter等人利用消费市场电子游戏《侠盗猎车手V》以半自动的方式渲染驾驶场景的图像及其分割遮罩。Ros等人创建了一个专门用于生成SYNTHIA交通场景分割数据集的环境。...通过采用电影行业中用于Synscapes数据集的渲染方法，Wrenninge等人最近在生成逼真图像方面取得了飞跃。还有一些工作通过在真实图像中施加风化效应，为恶劣的驾驶条件创建半合成数据。...尽管在提供逼真的图像外观方面投入了大量工作，但模拟数据和真实数据之间的领域差距仍然存在，这引发了对领域自适应方法的需求。 领域自适应旨在克服测试时的数据分布与训练期间的分布不匹配时的性能下降。...对于传统实现，最佳窗口位置包含迭代110000到135000，对于在组合数据集上预训练的网络，最佳窗口从迭代125000开始，到迭代150000结束。
最后，通过多尺度训练和测试时数据增强(TTA)，我们在数据高效缺陷检测挑战赛的测试集上获得了高于48.49%的平均mAP@0.50:0.95和66.71%的平均mAR@0.50:0.95。...在我们的工作中，我们采用在ImageNet-22k数据集上预训练的Swin-B网络作为我们的基本骨干。...通过将语义分割与实例分割相结合，我们在测试数据集上取得了显着的48.38%的mask mAP。...未来改进方向 半监督学习:在我们的实验中，我们仅关注在训练和验证集上训练实例分割模型。我们尝试使用基于soft-teacher的半监督学习方法来改进实例分割的性能。...通过一系列实验，我们证明了我们的方法在测试集上的竞争力，在mAP@0.50:0.95上获得48.49%以上，在mAR@0.50:0.95上获得66.71%以上。
文中分别介绍了数据集、实验方法、代码、准备工作，并对图像增强、学习率、模型微调、误差分析等步骤进行详细介绍。文章中给出了GitHub代码，本文是一篇学习PyTorch和ResNet的很好的实例教程。...下载数据集并解压缩。将训练集（39209图像）分成训练和验证集，并将文件移动到正确的文件夹。我用80％的样本进行训练，20％的样本用于验证。 分割数据集时要小心。该数据集包含每个交通标志的30张照片。...正确的方法是找到一系列图像，并将每个系列全部放入训练或验证集中，确保它们不会分割成两个。要了解关于创建一个好的验证集的更多信息，请阅读Rachel Thomas撰写的这篇文章。...它会让你了解CNN的输入尺寸应该是什么。 ▌训练 ---- ---- 加载在ImageNet数据集上预训练的ResNet34模型。删除最后一层并在顶部添加一个新的softmax层。...诀窍是创建输入图像的几个增强版本，对它们中的每一个运行预测，然后计算平均结果。这背后的思想是，模型在分类某些图像时可能是错误的，但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。
文中分别介绍了数据集、实验方法、代码、准备工作，并对图像增强、学习率、模型微调、误差分析等步骤进行详细介绍。文章中给出了GitHub代码，本文是一篇学习PyTorch和ResNet的很好的实例教程。...下载数据集并解压缩。将训练集（39209图像）分成训练和验证集，并将文件移动到正确的文件夹。我用80％的样本进行训练，20％的样本用于验证。 分割数据集时要小心。该数据集包含每个交通标志的30张照片。...正确的方法是找到一系列图像，并将每个系列全部放入训练或验证集中，确保它们不会分割成两个。要了解关于创建一个好的验证集的更多信息，请阅读Rachel Thomas撰写的这篇文章。...它会让你了解CNN的输入尺寸应该是什么。 ▌训练 ---- 加载在ImageNet数据集上预训练的ResNet34模型。删除最后一层并在顶部添加一个新的softmax层。...诀窍是创建输入图像的几个增强版本，对它们中的每一个运行预测，然后计算平均结果。这背后的思想是，模型在分类某些图像时可能是错误的，但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。
对抗性训练使网络从旧的图像生成新的图像，这些图像看起来在同一个类中(不管那个类是什么)，但是看起来不同，足以成为不同的样本。...分类器训练是在所有领域的所有例子的训练案例上进行的，超参数选择是在验证案例上进行的。最后，只在目标域集的测试用例上报告测试性能。在每个测试运行中，样本分割是随机的。...使用单个真实种子图像的GAN生成的图像（左上为真实图像） 3.3 VANILLA分类器 第一个测试是DAGAN如何能够增强在每个目标域上训练的vanilla分类器。...在每个训练周期中，为每个实例提供不同数量的增强样本（范围从1-10）;通过验证域上的性能选择最佳annotationrate。表1中给出了来自目标域的保持测试用例的结果。...Vanilla分类结果 使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习：当使用DAGAN增强来训练匹配网络时，在每个匹配网络训练集在训练期间进行数据增强过程。
在「COCO」、「Fundus」和「Chest X-ray」数据集上的实验表明，SAMAug可以提高SAM的分割结果，特别是使用最大距离和显著性模型方法。...通过在COCO、Fundus和COVID数据集上的大量实验，作者证明了SAMAug可以提高SAM的性能，尤其是在使用最大距离和显著性模型点选择方法时。...除了目标标签，COCO数据集还包括目标实例的像素级分割 Mask ，这使得它对实例分割等任务很有用。此外，数据集中的每张图像都配有多个人工生成的字幕，从而能够研究图像字幕和语言理解。...Visual Point 增强实验是在PyTorch环境中的A100图形卡上进行的。COCO数据集需要大约4小时才能完成，而Fundus和胸部X光数据集各需要大约20分钟。...通过巧妙地生成和利用增强 point prompts ，作者的方法成功地在更大程度上利用了Segment Anything Model（SAM）的潜力，增强了其在各种数据集上的分割性能。
该数据集不仅作为 3D 语义分割方法的高质量基准，而且作为肾脏肿瘤放射组学转化研究的通用资源。 这是 KiTS 第三次邀请更大的研究团体参加竞赛，以开发最佳的肾脏肿瘤自动语义分割系统。...对这些病例进行了回顾性审查，以确定所有接受过造影剂增强术前 CT 扫描（包括所有肾脏）的患者。每个病例最近的对比增强术前扫描（在皮质髓质或肾源性阶段）针对以下语义类别的每个实例进行分割。...该数据集由599 个案例组成，其中 489 个分配给训练集，110 个分配给测试集。...图像预处理，对步骤1的ROI图像进行（-200，400）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集，对训练集进行2倍数据增强。...图像预处理，对步骤1的ROI图像进行（-200，400）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集，对训练集进行2倍数据增强。
与生成式AI和多模态语言模型的同时发展，图像分割领域也取得了重要的突破，即引入了分割 Anything 模型（SAM）[25]，这是一个在SA-1B[25]高质量图像分割数据集上训练的，可提示分割的模型...对于上述所有数据集，作者在训练过程中不使用数据增强，因为翻转和/或裁剪可能会改变图像中目标之间的相对位置或关系。...微调 SAM 轻量级解码器： 为了确保在 COCO 扩展数据集上的公平比较和最佳性能，作者将 SAM 轻量级解码器进行微调。...与RES数据集不同，该数据集包括多个实例或没有实例被指代的情况。在这个泛化的RES任务中，作者的方法在大多数切分和指标上取得了最先进的性能，除了“测试集A”，那里作者稍逊于最近的GSVA [50]。...底部一行展示了SAM4MLLM在泛化后的RES任务上的能力，作者的方法可以准确地根据给出的文本分割多个实例。这些例子突显了SAM4MLLM根据不同数据集上的多种参考表达式准确分割物体的能力。
在产生分割输出的最终预测阶段之前，对相应的池化和解池化层的特征进行上采样和连接。这些方法在三个主要的语义分割数据集上取得了令人鼓舞的结果。...图6 增强的语义分割网络架构 3.5 生成对抗性网络 生成对抗网络（GAN）最初用于无监督学习生成模型，生成与训练集具有相同统计特性的新数据，在图像、天文图像、3D对象重建和图像超分辨率等多个领域产生影响...GAN在医学图像中应用，对抗网络优化了一个多尺度损失函数，分割网络由四层卷积级组成，专为有限训练数据集而设计，网络性能明显优于其他方法。...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...7 性能总结 本节汇总了Cityscapes数据集上语义分割性能最佳的十个模型，并简要总结了实现这些结果的方法。尽管匿名提交的内容在基准评估中占据了一些表现最好的位置，但并未包含在本部分中。
该数据集按8：2的比例将训练集和测试集划分。训练集和测试集的样本量分别为536和134张图像。 乳腺癌细胞（BCC）数据集来自加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB CBI）的生物图像信息中心。...作者提出的模型在BCC数据集上也实现了最佳的实例分割性能，如表2所示。实验验证了ASF-YOLO在不同数据集和不同细胞类型下的泛化能力。...Qualitative results 图6提供了不同方法在DSB2o18数据集样本图像上细胞分割的视觉比较。...通过使用SSSF模块增强多尺度特征提取性能，ASF-YOLO在复杂背景下的大尺寸细胞图像上也具有很好的分割精度。这表明作者的方法对不同细胞类型具有很好的泛化能力。...作者的方法在细胞实例分割的准确性和推理速度方面都显著优于最先进的方法。由于本文中的数据集较小，模型的泛化性能需要进一步提高。
我们在LoveDA数据集上对Samba进行了评估，并将其性能与表现最佳的CNN和ViT方法进行了对比。结果显示，Samba在LoveDA上取得了杰出的表现。...不仅如此，由于缺乏归纳偏置，ViT需要大量的训练数据，但遥感领域的图像数据通常是稀缺的，同时对数据增强的要求也很高。...与表现最佳的CNN进而ViT方法相比，在未加载预训练参数的情况下，Samba在LoveDA上展现了卓越的性能表现。...此外，如图3所示，我们将Samba在LoveDA数据集上实现的语义分割结果与对比模型的结果进行了可视化。这些可视化进一步展示了Samba在高分辨率遥感图像语义分割中的性能优势。...通过在LoveDA数据集上性能的评估，Samba超越了最先进的CNN-based和ViT-based的方法，设定了新的性能基准，并展示了Mamba架构在高分辨率遥感影像语义分割中的有效性和潜力。
在小对象的情况下，还有一个额外的问题，即分割方法的性能急剧下降。此外，许多流行的数据集不包含正确训练分割模型的分割基本事实。 由于所有这些原因，在本文中，我们提出了一个用于小目标数据扩充的完整流程。...第二个问题在[16]中通过一种称为AdaResampling的自适应增强策略来解决，该策略在逻辑上增强了实例。 ...也就是说，当添加更多具有真实目标的训练图像时，性能不会提高，因此尝试使用数据增强技术是无用的。 不出所料，随着训练实例的增加，AP也在增加。...生成具有准备用于训练对象检测器的合成对象的数据集的运行时间相当快。小目标生成，包括GAN的执行和目标分割，每秒创建12.6个目标。 ...所提出的数据增强流水线方法提高了最先进模型在UAVDT和iSAID数据集上检测小物体的性能。
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