首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer: 摆脱传统栅格,采用自适应下采样的图像分割

传统 RGB 图像以栅格(raster)形式储存,像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而,这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中,在编码部分经过频繁的下采样(downsampling)后,小物体占据的点极少,而大物体占据的点很多。如下图中,背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示,而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程,那么可以想见地面特征被大量的存储,大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群,由于点少,分到的特征就少,用于计算的算力也就很少。

02

图像分割综述

这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展,一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了,但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此,该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类,那么只需要选取一个阈值进行分割,此方法成为单阈值分割;但是如果图像中有多个目标需要提取,单一阈值的分割就会出现作物,在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开,这种分割方法相应的成为多阈值分割。

04
领券