图像检索评价指标 1. Precision & Recall & F-Score ---- image.png 2. AP & mAP image.png ---- 一个很好的图片概括： ?
Jaccard Index 的含义和 Dice Index 一样，用于计算两个样本的相似度或者重叠度：
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OpenCV自带的旋转图像方法 (有损) 原图像： ? 可以明显看出，原图像左右两边的像素信息(黄色框内)全部丢失，损失严重： ? 无损旋转 我自己想到了一种无损旋转的方法，分为以下五步。 首先读取原图像： img = cv2.imread(". : 指定零填充的宽度； canter: 指定旋转的轴心坐标。 /girl.jpg") cv2.imshow("", img) cv2.waitKey(1000) # 获取输入图像的信息，生成旋转操作所需的参数（padding: 指定零填充的宽度； canter: 指定旋转的轴心坐标） h, w = img.shape[:2] padding = (w - h) // 2 center = (w // 2, w // 2) # 在原图像两边做对称的零填充，使得图片由矩形变为方形
FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。 FID的计算器中，我们也是用了inception network网络。 inception netowrk其实就是特征提取的网络，最后一层输出图像的类别。不过我们会去除最后的全连接或者池化层，使得我们得到一个2048维度的特征。 对于我们已经拥有的真实图片，所有真实图片的提取的向量是服从一个分布的；对于用GAN生成的图片对应的高位向量特征也是服从一个分布的。如果两个分布相同，那么意味着GAN生成图片的真实程度很高。 x和g表示真实的图片和生成的图片， 表示均值， 是协方差矩阵。 较低的FID表示两个分布更为接近。
近日，韩国延世大学等机构的研究者实现了完全无监督设置下的图像到图像转换。 我们都知道，最近出现的各种图像到图像转换模型都至少使用图像级（即输入 - 输出对）或集合级（即域标签）监督中的一种。 因此，在本篇论文中，来自韩国延世大学、Naver 株式会社 Clova AI Research 和瑞士洛桑联邦理工学院的研究者在完全无监督设置下完成图像到图像的转换，即既没有图像对也没有域标签。 通过将风格代码馈入到生成器以及将伪域标签馈入到鉴别器，该模型指导转换过程。 引导网络 E 由 Eclass 和 Estyle 两部分组成，它们分别学习提供域标签和风格代码。 带有域指导的图像到图像转换 对于成功的图像转换，转换模型应该提供包含目标域视觉特征的逼真图像。 不带任何标签的图像到图像转换 为了证实该方法能够处理无监督情况下的图像到图像的转换，研究者分别在 AFHQ、FFHQgaimoxi 和 LSUN Car 数据集上对模型进行了评估。 ?
图像处理评价指标之模糊度 图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。 因此描述一幅图像清晰程度时，既可以使用清晰度也可以使用模糊度，只是两个指标数值上成反比；本文采用模图像模糊度评价研究模糊度来描述。 Image Blur Assessment，RR-IBA）、无参考图像模糊度评价（No Reference Image Blur Assessment，NR-IBA）。 客观模糊度评价的方法也可以参考客观图像质量评价的方法，但由于只关注模糊度一个指标，在算法设计时更有针对性，应该把重点放在模糊特征参量的提取上。 2、灰度差分绝对值之和方差算法 x方向，Y方向图像差分绝对值的和作为度量标准： 3、灰度差分平方和方差算法 x方向，Y方向图像差分平方值的和作为度量标准，突出微分值的影响，提高信噪比数值： 4、Brenner
https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/79121673 我们在做自己的图像数据集的时候，可能会涉及到图像标注(image annotation 常见的主要就是两种： Object Detection Semantic Segementation 通俗点说就是对图像进行打框和图像区域的分割. 下面是自己从网上找的做图像标注的一些工具集资料，供参考. ---- 主要参考wiki的一份工具清单和Quora的相关回答： [1] https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_manual_image_annotation_tools 上面大概列出了十几种工具，大部分都可用，排除一些对安装环境要求很高的（比如其中的FastAnnotationTool要求Caffe+OpenCV3.x），着重推荐下面几个: 名称 工具地址 平台支持 目标检测 图像分割 安装环境 易用度 LabelImg https://github.com/tzutalin/labelImg 全平台 支持，不支持矩形框倾斜 支持 Python+QT 高 RectLabel
图像平面构成了一个图像坐标系，横坐标为x，纵坐标为y。 — Xc轴和Yc轴与图像的x轴与y轴平行，Zc轴为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点，即为图像坐标系的原点Oxy。 确定某一摄像机的内部和外部参数，就被称为摄像机定标/标定（Calibration）。注意，很多情况下的摄像机定标仅指确定摄像机的内部参数。 绝对二次曲线是在射影空间中无穷远平面上、全部由虚点构成的一条二次曲线，它的重要特性是它在图像平面的成像（IAC）不随摄像机的位置姿态变化，即投影成像只与摄像机的内参数有关。自标定至少需要拍摄3幅图像。 我们指出，p1点的对应点p2不需要在I2整幅图像中搜索，它必然只位于I2的某一条直线上，该直线（图中的l2）称为图像I2上对应于p1点的极线。 单应矩阵H的一个典型应用就是对射影变换导致的图像变形进行矫正：我们只需先从变形图像中指定共面的4个点，对其手工矫正后得到4个新的点，于是就可求解出单应矩阵H了，最后对变形图像的所有点应用单应变换H进行自动矫正
机器（8寸，默认竖屏）第一次烧录完成后，以横放姿势启动，发现Launcher没有图标，而竖屏启动是没有这个问题的。在测试过程中发现，在设置中clear data后也会有这样的问题。
kSar 工具可以将 sar 命令的输出绘制成基于时间周期的、易于理解的图表。
尽管数字接入可以通过革新经济发展机会来减少贫困，但大约有一半的全球人口无法访问互联网。 在本文中，我们提出了一种方法，该方法使用可公开获得的卫星图像来预测电信需求量度，包括手机使用率和移动服务支出，并将该方法应用于马拉维和埃塞俄比亚。 该方法是使用公开可用的卫星图像和图像识别技术开发更复杂的电信基础设施需求预测模型的起点。产生的证据可以帮助更好地为旨在减少数字鸿沟的投资和政策决策提供依据。 Oughton, Jatin Mathur 原文地址：https://arxiv.org/abs/2006.07311 利用卫星图像预测手机使用指标（CS CY）.pdf
高斯分布表明随机数是在0附近的 IS指标衡量的是生成模型的两个能力： 生成图片的质量； 生成图片的多样性。 我们定义 为生成图像， 为生成图像的判别器分类结果（以imagenet为例，那么是一个1000类别的分类）。 那么质量越高的图片，判别器分类的结果就会越确定。 所以 越确定，熵越小，那么图像质量越好。 之前我们的 可以理解为1张图片，那么 则是生成图片的集合，比方说随机生成了1000张图片的集合。 然后这1000个图片，都放到判别器当中判断类别。 多样性最好的情况，就是每一个类别生成的图像数量相同。这个时候生成不同类别的概率相等，这个时候意味着熵最大（因为生成类别不确定）。 所以我们希望 越小越好，质量越高； 越大越好，多样性好。 这个图中，我们希望条件概率 是一个确定的数，那么可以理解为一个方差为0的高斯分布；而另外的概率 是一个均匀分布，那么就是方差无穷大的高斯分布。标准差的差异太大，所以不需要考虑均值的位置。
CNN Framework for Multi-Label Image Classification PAMI 2016 本文提出了一个 CNN 网络 HCP 不需要真值训练数据的情况下可以完成对多标签图像分类问题 单标签和多标签图像 ? HCP 是怎么处理一幅图像的了？ ? 首先提取图像中的候选区域，然后对每个候选区域进行分类，最后使用 cross-hypothesis max-pooling 将图像中所有的候选区域分类结果进行融合，得到整个图像的多类别标签。 HCP 的框架示意图： ? ? 性能提升对比： ? ? ?
https://tour.go-zh.org/methods/25 一、题目描述 还记得之前编写的图片生成器吗？ 上一个图片生成器的值 v 对应于此次的 color.RGBA{v, v, 255, 255}。 ? package image type Image interface { ColorModel() color.Model //颜色模式 Bounds() Rectangle //图片边界 At(x, y int) color.Color //图像上某个点的颜色 } *注意：* Bounds 方法的返回值 Rectangle 实际上是一个 image.Rectangle，它在 return image.Rect(0,0,200,200) } func (i Image) At(x,y int) color.Color{ //实现Image包中生成图像某个点的方法
计算机视觉中的标签效率范式是基于对无标签数据的自监督对比性预训练，然后用少量的标签进行微调。在临床领域实际使用联合计算环境，并在医学图像上进行学习，带来了特殊的挑战。 在这项工作中，我们提出了FedMoCo，一个强大的联合对比学习（FCL）框架，它有效地利用了分散的无标签的医疗数据。 就我们所知，这是第一个关于医学图像的FCL工作。我们的实验表明，在为下游任务提取有意义的表征方面，FedMoCo的表现一直优于FedAvg（一个开创性的联合学习框架）。 我们进一步表明，FedMoCo可以大大减少下游任务（如COVID-19检测）所需的标签数据量，以达到合理的性能。 分散式无标签医学图像的联合对比学习.pdf
测试指标对于管理层也很有用，它可以让公司股东评估软件开发团队的效率。 测试指标应该始终是有意义和可执行的。问题是有些测试指标无法达到这一目标。 许多指标都是误导，有些只是无价值的指标，而有些则毫无意义。 ? 下面这些无用的测试指标的例子可以帮助你更好地理解测试指标是否提供了所需的洞察力。 换句话说，这个指标变化无常，易于操纵。 4.单元测试代码覆盖率 代码覆盖是另一个常用的度量指标，常常被错误地使用。代码覆盖率是由单元测试覆盖的代码行百分比。 代码覆盖可以给你一个完全错误的实际测试覆盖图，原因有两个： 首先，单元测试并不是对你软件的全面测试。它们只是测试代码中特定的微组件是否能够正常工作。 5.自动化的百分比 在许多情况下，自动执行的测试用例百分比是一个无价值的度量标准。如果自动化测试不像旧的手工测试那样测试功能，那么越来越多的自动化测试是没有意义的。
图像处理评价指标_划分系数Vpc划分熵Vpe 划分系数划分熵 评价指标划分系数 Vpc和划分熵 Vpe能够反映分割矩阵的模糊程度，Vpc数值越大，分割矩阵的模糊性越小，分割效果越好；Vpe数值越小，像素分类越准确 （1）划分系数Vpc评价指标的定义为： V_{pc} = \sum_{i=1}^{n}\sum_{k=1}^K u_{ki}^2/n 其中，K表示聚类数目，u_{ki} 是隶属度函数，表示第i个像素属于第 k分类的隶属度，n是像素总数。 （2）划分熵Vpe评价指标的定义为： V_{pe} = -\sum_{i=1}^{n}\sum_{k=1}^K u_{ki}*log(u_{ki})/n Matlab代码 function [V_pc ,V_pe_10,V_pe_e]=V_pcpe(u) %评价函数指标 划分系数V_pc，划分熵V_pe %% u是隶属度函数 [m,n]=size(u); %% 划分系数V_pc V_pc = sum
PNG支持透明度，因为它是无损的，压缩伪像不会模糊重要的细节或改变颜色。对于复杂的艺术作品来说，这是一个很好的选择，它需要像阴影，纹理和亮点这样的效果。使用JPEG的照片。 苹果产品受版权保护，无法在您的图标或图像中复制。一般来说，避免显示设备的副本，因为硬件设计往往会频繁更改，并且可以使您的图标看起来过时。 不要在应用程序图标的整个界面。 保持你的图标一致。无论您仅使用自定义图标还是混合使用自定义和系统图标，应用程序中的所有图标在细节级别，光学重量，行程重量，位置和透视度方面都应相同。 ? 确保图标清晰可辨。 苹果产品受版权保护，无法在您的图标或图像中复制。一般来说，避免显示设备的副本，因为硬件设计往往会频繁更改，并且可以使您的图标看起来更加周到。 提供图标的替代文字标签。 喜欢的快速动作图标 表示或标记最喜欢的项目。喜爱 ? 家庭快速动作图标 指示或显示主屏幕。指示，显示或路由到实体家庭。家 ? 邀请快速动作图标 表示或显示邀请。请帖 ?
,认为当前的模型在训练与测试时的评价指标是不统一的,在逐个生成词汇并产生误差的过程中,无法根据如 BLEU( bilingualevaluation understudy)(Papineni 等,2002 因此,人们在图像的密集描述工作中,更倾向于使用该指标对生成的多条语句或语段进行评价。 SPICE指标的计算方法更为关注图像中视觉语义对象(包括物体、属性、关系)的准确程度。 该指标最初用于目标检测任务,后由 Johnson 等人(2016) 进行改进并用于图像密集描述任务的评价。 基于无监督训练方式的模型,其性能与其他方法在各个指标上相比,仍有较大差距,但作为一种极具应用价值的研究思路,值得人们继续探索。
图像标注（Image Captioning）是产生图像文字描述的过程。使用了自然语言处理和计算机视觉去产生描述。 [图像标注] 数据的形式图像（Imnage）->标注（captions）。 将输入图像交给CNN去抽取特征。把最后一层隐藏层连接到解码器。 解码器（Decoder） 解码器是循环神经网络（RNN），它可以进行单词级别的语言建模。第一步接收编码器的输出和<START>向量。 我们令向量x_1=<START> 和期望标签y_1=序列中的第一个词 。类似的，x_2=第一个词的词向量 ，希望网络预测第二个词。 最终，在最后一步，x_T=<END> ，目标标签y_T=<END> 。 在训练期间，每一步都把正确的输入给与解码器，即使解码器在之前产生了错误。 数据集 超过12万张图片和图片的描述 Flickr 8K Flickr 30K 图像标注数据集2016
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