评价图像分割方法

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python、python-3.x、image-processing、computer-vision、image-segmentation

我已经使用算法将一幅图像分割成以下标签，如果它被重塑，这将是一个4x4的标签矩阵。imagesegment = [1,1,1,1,1,2,2,1,1,1,2,3,3,3,3,3] jaccard(imagesegment, groundtru

浏览 23提问于2019-10-10得票数 1

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语义分割:如何评估噪声对医学图像分割的有效性和鲁棒性的影响？

image-processing、computer-vision、image-segmentation、semantic-segmentation

我在医学3D MRI上做了一些预处理，包括N4偏差校正，去噪和缩放，我被问到了一个问题：如何评估噪声的影响，以及如何证明科学手稿中使用的去噪方法的合理性？

浏览 37提问于2020-02-21得票数 0

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是否有使用opencv将图像的前景和背景分离的算法？

c++、image、opencv、image-processing

是否有一种算法来区分前景和背景的图像使用开放-CV？我使用的是open-CV

浏览 4提问于2015-02-20得票数 0

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用于图像分割评价的骰子系数

python、image-segmentation、dice、coefficients、semantic-segmentation

我正在尝试实现骰子系数，这样我就可以将分割图像与地面真实图像进行比较。然而，骰子系数的输出似乎不正确，因为分割后的图像与地面真实图像的相似度约为80%。骰子系数的输出为0.13。应该在0.8左右。所以我把图像除以255，得到了一些浮点数。这没什么用。所以我使用了python astype(np.bool)，但这也没有帮助。为了清楚起见，我对图像进行了语义分割，其中只有一个细胞，没有更多，我想用骰子系数与它的基本事实进行比较。我已经用了

浏览 41提问于2021-04-13得票数 1

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R:将轮廓/复杂形状拟合成模型(多个Y，单个X)

r、optimization、parameters、shapes、contour

这些坐标不是数据的两两近似(即，从模型中计算出来的点与数据没有相同的间隔，请参见下面的图像)如果要找到最小化函数(就像对简单形状使用残差平方和)，那么可以优化我的模型的参数，以便尽可能准确地描述形状。图像如下所示：黑点是数据点，红色点是最优拟合的模型生成点。正如您所看到的，这两个数据集没有相等的间隔，所以我使用一种插值方法在一组控制点上计算模型的RSS (例如，将两个数据集内插到轴上的多个点)。这为我提供了一个最佳的配合，所以这里没有问题。

浏览 5提问于2015-02-06得票数 0

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在特征提取方面比SIFT做得更糟

deep-learning、feature-extraction、inception

它基本上是在搜索不同的模式(多媒体例子:文本、视频、图像.)其他方式。即使用文本查询搜索图像数据库。对于图像，我们评价的论文采用SIFT特征提取，使用诺瓦德来评价不同的方法，它已经以SIFT格式存在，所以我们评价的大多数论文都使用这些现有的数据集。

浏览 0提问于2017-07-02得票数 1

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天真的贝叶斯和培训数据

naive-bayes-classifier、sentiment-analysis

当使用百分比分割来生成培训和测试集时，两者是否应该包含相同比例的正面和负面评价(例如对培训的7次正面评价和7次负面评价，以及3次正面和3次负面评价)？现在，我从所选的背景中获得了与负面评价一样多的积极评价，但我想知道是否应该是这样。例如，如果一个集合包含7个肯定的评论和4个负面的评论，我放弃3个正面的评论来将它们等同起来。

浏览 0提问于2018-01-18得票数 1

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scikit学习:交叉验证分数是否评估日志丢失功能？

python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation

clf = SGDClassifier(loss="log", penalty="l2")score = clf.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test) 是评价损失函数的分数？对于每一个交叉验证分割，我的分数总是0.0。那么，这是否意味着我的分类器正确地标记了我的测试数据，还是意味着我的准确率很低？

浏览 5提问于2015-10-20得票数 3

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如何用matlab中的简单方法分割给定的图像

matlab、image-processing

我想用简单的方法来分割它。你能给我建议用matlab分割它的最佳方法吗？请查看我给定的图像文件 (红色是分割图像的边界)

浏览 5提问于2014-03-31得票数 0

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多类语义分割模型评价

python-3.x、pytorch、image-segmentation、multiclass-classification、semantic-segmentation

我正在做一个关于多类语义分割的项目。我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！

浏览 14提问于2020-06-19得票数 3

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ITK -计算分段3D脑MRI的纹理特征

c++、image-processing、feature-extraction、itk

在我的程序中，我只想得到一个给定的3D图像： //definitions然而，我有这样的问题:它为提供了相同的结果，用于不同的3D图像，即使我更改了window size。有人用它来做这个吗？如果有任何其他方法来实现这一点，谁能告诉我一个解决方案吗？

浏览 5提问于2015-04-10得票数 5

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是否有一种“简单”的方法来使用h2o.ai创建分层的框架分割？

h2o、subsampling

Donald (计算机科学的高级牧师)用它来评价他的PhD学生的工作，并教导他深信不疑的宗教信仰。() 下面是在h2o中没有这样做的R包：

浏览 6提问于2019-11-22得票数 0

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如何分割图像，使结果只是分割图像(没有任何背景)

opencv、machine-learning、computer-vision、image-segmentation

我正在从事一个涉及图像分割的计算机视觉项目。但是，我不想要“正常”的分割(比如)，而是希望分割只留下所需的图像本身，甚至没有空白的背景(类似于)。现在，我在想，在图像分割之后，需要将背景设置为alpha通道，然后将图像输入概率程序。这是正确的方法来解决这个问题，还是我需要执行额外的预处理来分割所需的图像BTW，我正在使用opencv-python。

浏览 4提问于2020-01-09得票数 0

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为什么将图像分割过程应用于灰度图像？

image、image-segmentation

我正在做我的硕士期末项目，我想了解几件事；请谁告诉我为什么大多数图像分割过程都应用在灰度图像上？

浏览 2提问于2014-03-15得票数 1

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图像分割(MATLAB)

image、matlab、image-processing、image-segmentation

我如何将这幅番茄图像从背景中分割出来？我尝试了mathworks的分水岭方法；不幸的是，一些背景的强度与番茄相同，并且在该背景点和周围较暗的点之间创建了一条边缘，因此番茄以及一些背景被分割在一起。我的想法是，如果我可以连接它并填充整个边界，我就可以通过从原始图像中提取填充的像素来有效地分割这个西红柿。如果有人能帮上忙，我将不胜感激。我包含了原始图像和渐变图像的图片，使用下面的命令完成。

浏览 1提问于2016-12-06得票数 1

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掩码RCNN:如何在人工分割图像的基础上添加区域注释？

python、deep-learning

我正在手动绘制图像上的多边形，但下面已经有手动分割的图像(黑白图像)。1)在为区域数据添加json注释时，下面是否有一种使用预分割图像的方法？( 2)是否有一种无需添加json注释和使用人工分割图像的方法来训练算法的数据？我看到的教程和帖子使用json注释来进行培训。 3)该算法的输出明显是带遮罩的图像，有无获得黑白输出的方法进行分割？人工

浏览 2提问于2019-05-06得票数 8

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目标(Car)检测与分割

matlab、opencv、image-processing、edge-detection、image-segmentation

我试着把汽车从图像中分割出来，图像只有一辆车，背景很简单，比如但是我从我的实现中得到的是和分别我正在寻找一种方法来分割前两幅图像，给出类似于第三幅的结果。

浏览 6提问于2013-10-25得票数 4

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我想知道正确的Tensorflow对象检测- api模型用于植物病害检测和杂草检测？

python、tensorflow、object-detection-api

我的标签更侧重于在图像的各个部分检测疾病，而不是将整个图像归类为疾病。

浏览 4提问于2020-04-05得票数 1

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在Python中使用首选项叠加分段掩码

python、image-processing、computer-vision、mask、image-segmentation

考虑4个分割图像或numpy数组- A、B、C和D(每个像素要么是0，要么是图像中对象位置的classID )。这4个分割的2-D阵列是存在于一个图像中的不同对象的分割。例如：图像A具有分割对象#1，图像B具有分割对象#2，依此类推。需要将不同对象的所有这些分割叠加到一个图像中，而不是具有4个单独的分割图像。当然，我们只需要执行a+b+c+d来

浏览 23提问于2019-05-08得票数 0

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基于mAP的语义分割网络评价

deep-learning、model-evaluations

我感兴趣的是评估一个语义分割网络。我看到了许多挑战，比如PASCAL使用平均平均精度度量(MAP)。我理解这将如何与实例检测方法工作，但我不确定它是如何工作的网络，它只是提供一个类别标签给每个像素。我应该把每个图像作为每个类的一个实例来处理吗？谢谢

浏览 0提问于2019-01-08得票数 1

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