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基于深度学习的图像分割技术

基于深度学习的图像分割技术是一种计算机视觉技术，它可以将图像中的不同对象分割出来，并为每个对象分配一个独立的标签。这种技术可以应用于各种场景，例如自动驾驶、医学影像、安防监控等。

在图像分割中，常用的深度学习模型包括 U-Net、SegNet、DeepLab 等。这些模型通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础架构，并使用诸如 ResNet、VGG 等预训练模型进行迁移学习。

图像分割技术的优势在于可以提高图像处理的准确性和效率，同时可以减少人工标注图像所需的时间和成本。此外，图像分割技术还可以应用于各种场景，例如自动驾驶、医学影像、安防监控等。

在应用场景中，图像分割技术可以用于自动驾驶中的道路标线识别、行人和车辆识别、交通信号灯识别等；在医学影像中，可以用于肿瘤的分割、血管的分割、器官的分割等；在安防监控中，可以用于人员识别、车辆识别、物品识别等。

腾讯云提供了多种产品和服务来支持图像分割技术的应用，例如云服务器、云数据库、云存储、人工智能平台等。这些产品和服务可以帮助用户快速构建和部署图像分割应用，并提供高效、可靠的技术支持和服务。

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总之，基于深度学习的图像分割技术是一种非常有前途的计算机视觉技术，可以应用于各种场景，并且腾讯云提供了多种产品和服务来支持这种技术的应用。

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基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准

一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准 为何需要语义分割系统的评价标准？ 为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...1.3 内存占用 内存是分割方法的另一个重要的因素。尽管相比执行时间其限制较松，内存可以较为灵活地获得，但其仍然是一个约束因素。...即使是加速深度网络的高端图形处理单元（GPU），内存资源也相对有限。以此来看，在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。...1.4 精确度 图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。...（3）Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。

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【技术综述】基于弱监督深度学习的图像分割方法综述

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基于深度学习的图像语义分割算法综述

这通过特征映射的连续变换直接学习从输入图像到其对应分割的映射关系；但是，在整个网络中保持图像原始分辨率的计算成本非常高。 ?...缺点：在整个网络中维持图像原始维度计算成本很高（来源：cs231n） 回想一下，对于深度卷积网络，前面的层倾向于学习低级特征，而后面的层学习更高级的特征映射。...用于图像分割模型的一种流行方法是遵循编码器/解码器（encoder/decoder）结构，其中我们先对输入进行下采样（downsample），得到较低分辨率的特征映射，其学习到了如何高效地区分各个类，然后对这些特征进行上采样...用于图像分割任务另一种流行的损失函数是基于Dice系数的损失，其本质上是衡量两个样本之间的重叠度。该度量值在0~1之间，其中Dice系数为1表示完全重叠。...04 常用数据集以及图像分割大赛 下面，我列出了一些常用数据集，研究人员使用这些数据集来训练新模型和并作为现有技术的基准。

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基于深度学习的图像语义分割算法综述

这通过特征映射的连续变换直接学习从输入图像到其对应分割的映射关系；但是，在整个网络中保持图像原始分辨率的计算成本非常高。 ?...缺点：在整个网络中维持图像原始维度计算成本很高（来源：cs231n） 回想一下，对于深度卷积网络，前面的层倾向于学习低级特征，而后面的层学习更高级的特征映射。...该损失单独地检查每个像素点，将类预测（深度方向的像素矢量）与one-hot编码的目标矢量进行比较。 ?...用于图像分割任务另一种流行的损失函数是基于Dice系数的损失，其本质上是衡量两个样本之间的重叠度。该度量值在0~1之间，其中Dice系数为1表示完全重叠。...04 常用数据集以及图像分割大赛 下面，我列出了一些常用数据集，研究人员使用这些数据集来训练新模型和并作为现有技术的基准。

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基于深度学习的语义分割技术总览

Contents 1 基于深度学习的语义分割方法介绍 1.1 Encoder 1.2 Decoder 1.3 Convolution Layer in Encoder and Decoder 1.4 总结...在计算机视觉领域，有一个方向是语义分割，一般是针对图像进行像素级分类，具体而言，就是语义图像分割会将每个像素都标注上其对应的类别。...基于深度学习的语义分割方法介绍 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。...卷基层负责获取图像局域特征，池化层对图像进行下采样并且将尺度不变特征传送到下一层，而BN主要对训练图像的分布归一化，加速学习。 ...更多内容可以参考这篇文章 参考资料 2019年最新基于深度学习的语义分割技术讲解（含论文+指标+应用+经验） U-net 论文笔记 语义分割论文-DeepLab系列

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【深度学习】图像语义分割

整体实现思路 语义分割一般思路如下： 1）输入图像，利用深度卷积神经网络提取特征 2）对特征图进行上采样，输出每个像素的类别 3）利用损失函数，对模型进行优化，将每个像素的分类结果优化到最接近真实值...U-Net（2015） 生物医学分割是图像分割重要的应用领域。U-Net是2015年发表的用于生物医学图像分割的模型，该模型简单、高效、容易理解、容易定制，能在相对较小的数据集上实现学习。...个GPU训练（如此有效的批量大小为16）160k次迭代，学习率为0.02，在120k次迭代时学习率除以10。...DeepLab v1采用了空洞卷积、条件随机场等技术，有效提升了分割准确率。在 Pascal VOC 2012 的测试集 IOU 上达到了 71.6%，排名第一。...④ 训练策略 采用变化的学习率，学习率衰减策略如下（其中，power设置为0.9）： image.png 裁剪。

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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中，常用的损失函数...从频率派的角度看深度学习模型，是把输入数据 ? 假设为一个随机变量，服从一个概率分布 ? , 其中的参数 ? 是未知常量。我们需要对 ?...进行求解，但深度学习模型直接得到解析解是不可能的，我们只能求得 ? 来逼近 ? 。...图像语义分割问题可视为一个像素级分类问题，因此最常用的分类损失函数——交叉熵损失函数，可以用于图像语义分割，发展出基于交叉熵的损失函数系列；图像分割结果是一个mask（或概率图），计算预测mask（或概率图...（combo loss属于医学图像分割问题中提出来的损失函数，所以放到下一篇《基于医学图像的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（二）》中介绍。）

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基于深度学习的图像匹配技术一览

、视觉定位、场景深度计算 方法： 基于深度学习的特征点匹配算法、实时匹配算法、3维点云匹配算法、共面线点不变量匹配算法，以及基于深度学习的图像区域匹配等。...3.3 深度学习各阶段统一 Yi 等人提出【20】：基于学习的不变特征变换( LIFT) 结合空间变换网络【21】和 Softargmax 函数，将基于深度学习的特征点检测【16】、基于深度学习的方向估计...【22】和基于深度 学习的描述符【19】连接成一个统一网络，从而实现完 整特征点匹配处理流水线。...在基于深度模型的匹配算法中，Zhou 等人【49】基于多视图融合技术 Fuseption-ＲesNet(FRN) ，提出 多视图描述符 MVDesc。...深度学习方法-块匹配： 近年来，基于深度学习的图像区域匹配成为研 究热点，卷积神经网络( CNN) 在局部图像区域匹配的应用中，根据是否存在度量层可以分为两类: 第一 类为具有度量层的方法，这类网络通常把图像块对

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基于深度学习的语义分割综述

近年来，由于深度学习模型在视觉应用中的成功，已有大量的工作致力于利用深度学习模型开发图像分割方法。...我们比较总结了这些方法的性能，并讨论了基于深度学习的图像分割模型面临的挑战和未来的发展方向。...根据其主要技术贡献，将基于深度学习的作品分为以下几类： 1)Fully convolutional networks 2)Convolutional models with graphical models...在流行的基准上提供了一个比较性总结，说明了用于分割目的的已审查方法的性质和性能，并为基于深度学习的图像分割提供了若干挑战和潜在的发展方向。...基于深度学习的图像分割模型 回顾了截至2019年提出的100多种基于深度学习的分割方法，共分为10类。

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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：网络结构设计

1.5 基于对抗学习的网络结构 Goodfellow等人在2014年提出了一种对抗的方法来学习深度生成模型， 生成对抗网络（GANs）中需要同时训练两个模型：捕获数据分布的生成模型G，和估计样本来自训练数据的概率的判别模型...1.6 小结 基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构，如U-Net。近几年的研究成果表明，膨胀卷积和特征金字塔池可以改善U-Net风格的网络性能。...weng等人利用NAS技术应用于U-Net网络，得到了在CT，MRI和超声图像上具有更好的器官/肿瘤分割性能的小型网络。...2.4 基于对抗学习的分割网络 Khosravan提出了从CT扫描中进行胰腺分割的对抗训练网络。Son用生成对抗网络进行视网膜图像分割。...虽然说深度学习是个黑盒，但整体上模型的设计还是有章可循的，什么策略解决什么问题、造成什么问题，可以根据具体分割问题进行取舍，以达到最优的分割性能。

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深度学习实战之医学图像分割

计算机视觉领域有三大问题：图像分类、目标检测以及图像分割。前两类问题及应用在公众号之前的文章里都有介绍，那么今天我们就来介绍剩下的图像分割问题，并以医学图像分割为例介绍它在现实中的应用。...图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来，分割过程主要是基于图像的固有特征，如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域。...近年来随着深度学习的发展，许多图像分割问题正在采用深层次的结构来解决，最常见的就是卷积神经网络，它在精度上以及效率上大大超过了其他方法。...肺部CT分割 语义分割 我们通常听到的比较多的名词是图像语义分割，即为图像中每个像素赋予一个指定的标签（像素级类别预测问题），而图像分割泛指将图片划分为不同区域，对于每个区域的语义信息并没有要求，传统图像分割有很多这样的分割算法...但我们现在讨论的自然图像语义分割和医学图像分割，其实都属于图像语义分割范畴。

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深度重建：基于深度学习的图像重建

深度学习小评 深度学习小评 深度学习是机器学习的一个分支，概念由Hiton等人在2006年提出，来源于1943年提出的人工神经网络的概念。 自2006年之后，深度学习受到科研机构、工业界的高度关注。...在基于深度学习的CT图像重建问题中，已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...前4种方法为迭代重建方法，FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大，其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...从结果可以看出，基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此，在未来，深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。...在今后的工作中，我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域的结合，引入深度学习发展的最新技术，将基于深度学习的方法引入临床应用上，并且尝试解决其他的医学图像问题，加快医学图像领域的发展进程。

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基于 OpenCV 的图像分割

这些算法包括但不限于考虑不同颜色空间的各种循环阈值方法。 一些示例包括： 1. 李阈值 2. 依赖于局部强度的自适应阈值方法 3. 在生物医学图像分割中常用的Unet等深度学习算法 4....在语义上对图像进行分段的深度学习方法 验证 我们从已手动分割的基础数据集开始。为了量化分段算法的性能，我们将真实数据与预测数据的二进制分段进行比较，同时显示准确性和更有效的指标。...我们可以使用专家提供的类似示例来训练深度学习网络，并进行大规模验证。我们还可以通过将这些示例提供给其他平台并让他们以更大的比例手动跟踪一组不同的图像以进行验证和培训来扩充数据。...在本文中，我们将使用Otsu阈值技术将图像分割成二进制图像。Otsu通过计算一个最大化类别间方差（前景与背景之间的方差）并最小化类别内方差（前景内部的方差或背景内部的方差）的值来计算阈值。...如果上述简单技术不能用于图像的二进制分割，则可以使用UNet，带有FCN的ResNet或其他各种受监督的深度学习技术来分割图像。

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【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。 先说监督SR。 如今已经有各种深度学习的超分辨率模型。...区别在于，前者直接连接输入图像和输出图像，而后者通常在不同深度的网络中层之间添加多个快捷方式。• 递归学习递归学习（以递归方式多次应用相同模块）也被超分辨率采用，如上图 （b）所示。...在实践中，递归学习固有地带来了消失（vanishing）或爆涨（exploding）梯度问题，因此残差学习和多信号监督等一些技术通常与递归学习相结合，以减轻这些问题。...将WT与基于深度学习的SR模型相结合，这样插值LR小波的子带作为输入，并预测相应HR子带的残差。WT和逆WT分别用于分解LR输入和重建HR输出。...一种方法称为“两步法”： 1）训练HR-LR 的GAN模型，用不成对的LR-HR图像学习退化； 2）基于第一个GAN模型，使用成对的LR-HR图像训练LR- HR 的GAN模型执行SR。

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论文推荐：基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割与分类

件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW) 该论文提出了一种基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割分类方法（cGAN+AC+CAW），论文虽然是2019年提出的...，但是他提出了使用GAN进行分割的方法在当时来说却是一个非常新奇的想法，该论文基本上把所有当时能够整合的技术全部进行了集成，并且还取得了很好的效果，所以是非常值得我们一读的，此外论文还提出了具有典型对抗损失的...损失函数 生成器G的损失函数包括三个项:对抗性损失(二元交叉熵损失)、促进学习过程的l1 -范数和改善分割掩码边界形状的SSIM损失: 其中z是一个随机变量。...这些选择的特征被输入一个随机森林分类器，然后训练该分类器来区分良性和恶性肿瘤。 结果对比 分割 数据集包含图像中包含的150个恶性肿瘤和100个良性肿瘤。...该模型对Dice系数的取值范围为88% ~ 94%，对IoU的取值范围为80% ~ 89%，而其他深度分割方法FCN、SegNet、ERFNet和U-Net的取值范围更大。

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基于深度学习的图像语义分割（Deep Learning-based Image Semantic Segmentation）

深度学习算法中的基于深度学习的图像语义分割深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中之一就是图像语义分割（Image Semantic Segmentation）技术。...深度学习的图像语义分割算法深度学习的图像语义分割算法主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的架构进行设计。...此外，还需要根据实际情况调整模型的超参数和网络结构。基于深度学习的图像语义分割的意义基于深度学习的图像语义分割技术在许多领域有着广泛的应用。...此外，基于深度学习的图像语义分割技术还对其他领域的发展产生了积极影响。例如，在无人机和机器人领域，图像语义分割可以帮助无人机和机器人实现对环境的感知和导航。...基于深度学习的图像语义分割的挑战尽管基于深度学习的图像语义分割在许多领域取得了重要的进展，但仍然存在一些挑战需要解决。

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