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检索 - 评价

检索评价 1. Precision & Recall & F-Score ---- image.png 2. AP & mAP image.png ---- 一个很好的片概括: ?

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医学分割的常用评估

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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    处理: 损地旋转

    OpenCV自带的旋转方法 (有损) 原: ? 可以明显看出,原左右两边的素信息(黄色框内)全部丢失,损失严重: ? 损旋转 我自己想到了一种损旋转的方法,分为以下五步。 首先读取原: img = cv2.imread(". : 定零填充的宽度; canter: 定旋转的轴心坐。 /girl.jpg") cv2.imshow("", img) cv2.waitKey(1000) # 获取输入的信息,生成旋转操作所需的参数(padding: 定零填充的宽度; canter: 定旋转的轴心坐) h, w = img.shape[:2] padding = (w - h) // 2 center = (w // 2, w // 2) # 在原两边做对称的零填充,使得片由矩形变为方形

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    生成专题2 | 生成评价FID

    FID依然是表示生成的多样性和质量,为什么FID越小,则多样性越好,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片,所有真实片的提取的向量是服从一个分布的;对于用GAN生成的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生成片的真实程度很高。 x和g表示真实的片和生成的片, 表示均值, 是协方差矩阵。 较低的FID表示两个分布更为接近。

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    实习期完成,对和域签,博士小哥实现完全监督的转换

    近日,韩国延世大学等机构的研究者实现了完全监督设置下的转换。 我们都知道,最近出现的各种转换模型都至少使用级(即输入 - 输出对)或集合级(即域签)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监督设置下完成的转换,即既没有对也没有域签。 通过将风格代码馈入到生成器以及将伪域签馈入到鉴别器,该模型导转换过程。 引导网络 E 由 Eclass 和 Estyle 两部分组成,它们分别学习提供域签和风格代码。 带有域导的转换 对于成功的转换,转换模型应该提供包含目域视觉特征的逼真。 不带任何签的转换 为了证实该方法能够处理监督情况下的的转换,研究者分别在 AFHQ、FFHQgaimoxi 和 LSUN Car 数据集上对模型进行了评估。 ?

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    处理评价之模糊度、清晰度

    处理评价之模糊度 和视频在采集、压缩、传输、存储过程中,可避免地会引入失真。模糊失真是、视频质量下降最主要的因素之一,研究模糊度评价方法有非常重要的意义。 因此描述一幅清晰程度时,既可以使用清晰度也可以使用模糊度,只是两个数值上成反比;本文采用模模糊度评价研究模糊度来描述。 Image Blur Assessment,RR-IBA)、参考模糊度评价(No Reference Image Blur Assessment,NR-IBA)。 客观模糊度评价的方法也可以参考客观质量评价的方法,但由于只关注模糊度一个,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方向差分绝对值的和作为度量准: 3、灰度差分平方和方差算法 x方向,Y方向差分平方值的和作为度量准,突出微分值的影响,提高信噪比数值: 4、Brenner

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    注工具

    https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/79121673 我们在做自己的数据集的时候,可能会涉及到注(image annotation 常见的主要就是两种: Object Detection Semantic Segementation 通俗点说就是对进行打框和区域的分割. 下面是自己从网上找的做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 目检测 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

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    相机

    平面构成了一个系,横坐为x,纵坐为y。 — Xc轴和Yc轴与的x轴与y轴平行,Zc轴为摄机的光轴,它与平面垂直。光轴与平面的交点,即为系的原点Oxy。 确定某一摄机的内部和外部参数,就被称为摄机定/定(Calibration)。注意,很多情况下的摄机定确定摄机的内部参数。 绝对二次曲线是在射影空间中穷远平面上、全部由虚点构成的一条二次曲线,它的重要特性是它在平面的成(IAC)不随摄机的位置姿态变化,即投影成只与摄机的内参数有关。自定至少需要拍摄3幅。 我们出,p1点的对应点p2不需要在I2整幅中搜索,它必然只位于I2的某一条直线上,该直线(中的l2)称为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变形进行矫正:我们只需先从变形定共面的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,最后对变形的所有点应用单应变换H进行自动矫正

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    Launcher3问题

    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,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。

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    linux 牛叉的监控化渲染工具kSar

    kSar 工具可以将 sar 命令的输出绘制成基于时间周期的、易于理解的表。

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    利用卫星预测手机使用(CS CY)

    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 利用卫星预测手机使用(CS CY).pdf

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    生成专题1 | 生成评价 Inception Score (IS)

    高斯分布表明随机数是在0附近的 IS衡量的是生成模型的两个能力: 生成片的质量; 生成片的多样性。 我们定义 为生成, 为生成的判别器分类结果(以imagenet为例,那么是一个1000类别的分类)。 那么质量越高的片,判别器分类的结果就会越确定。 所以 越确定,熵越小,那么质量越好。 之前我们的 可以理解为1张片,那么 则是生成片的集合,比方说随机生成了1000张片的集合。 然后这1000个片,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,那么就是方差穷大的高斯分布。准差的差异太大,所以不需要考虑均值的位置。

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    分类

    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分类问题 单签和多 ? HCP 是怎么处理一幅的了? ? 首先提取中的候选区域,然后对每个候选区域进行分类,最后使用 cross-hypothesis max-pooling 将中所有的候选区域分类结果进行融合,得到整个的多类别签。 HCP 的框架示意: ? ? 性能提升对比: ? ? ?

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    Go南练习_

    https://tour.go-zh.org/methods/25 一、题目描述 还记得之前编写的片生成器吗? 上一个片生成器的值 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 //片边界 At(x, y int) color.Color //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包中生成某个点的方法

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    分散式签医学的联合对比学习

    计算机视觉中的签效率范式是基于对签数据的自监督对比性预训练,然后用少量的签进行微调。在临床领域实际使用联合计算环境,并在医学上进行学习,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签的医疗数据。 就我们所知,这是第一个关于医学的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)所需的签数据量,以达到合理的性能。 分散式签医学的联合对比学习.pdf

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    七个用的测试

    测试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。 测试应该始终是有意义和可执行的。问题是有些测试法达到这一目。 许多都是误导,有些只是价值的,而有些则毫意义。 ? 下面这些用的测试的例子可以帮助你更好地理解测试是否提供了所需的洞察力。 换句话说,这个变化常,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,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,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价值的度量准。如果自动化测试不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。

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    处理-评价-划分系数Vpc划分熵Vpe

    处理评价_划分系数Vpc划分熵Vpe 划分系数划分熵 评价划分系数 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,素分类越准确 (1)划分系数Vpc评价的定义为: 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个素属于第 k分类的隶属度,n是素总数。 (2)划分熵Vpe评价的定义为: 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 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

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    iOS (官方翻译版)

    PNG支持透明度,因为它是损的,压缩伪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,法在您的中复制。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,并且可以使您的看起来过时。 不要在应用程序的整个界面。 保持你的一致。论您仅使用自定义还是混合使用自定义和系统,应用程序中的所有在细节级别,光学重量,行程重量,位置和透视度方面都应相同。 ? 确保清晰可辨。 苹果产品受版权保护,法在您的中复制。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,并且可以使您的看起来更加周到。 提供的替代文字签。 喜欢的快速动作 表示或记最喜欢的项目。喜爱 ? 家庭快速动作 示或显示主屏幕。示,显示或路由到实体家庭。家 ? 邀请快速动作 表示或显示邀请。请帖 ?

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    到语言:题生成与描述

    ,认为当前的模型在训练与测试时的评价是不统一的,在逐个生成词汇并产生误差的过程中,法根据如 BLEU( bilingualevaluation understudy)(Papineni 等,2002 因此,人们在的密集描述工作中,更倾向于使用该对生成的多条语句或语段进行评价。 SPICE的计算方法更为关注中视觉语义对象(包括物体、属性、关系)的准确程度。 该最初用于目检测任务,后由 Johnson 等人(2016) 进行改进并用于密集描述任务的评价。 基于监督训练方式的模型,其性能与其他方法在各个上相比,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。

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    深度学习

    注(Image Captioning)是产生文字描述的过程。使用了自然语言处理和计算机视觉去产生描述。 [注] 数据的形式(Imnage)->注(captions)。 将输入交给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12万张片和片的描述 Flickr 8K Flickr 30K 注数据集2016

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