展开

关键词

EncNet-基于全局上下文信息以及辅助分割Loss的语义分割算法

(2)当前的方法通过扩大感受野和利用多分辨率金字塔来提高分割性能,甚至将获取上下文信息等价为扩大感受野。 这篇文章: (1)利用encode模块,提取图片的全局上下文信息,通过结合上下文信息给channel map加权重,从而利用全局信息进行分割。 (2)分类辅助分割的SE-Loss,依赖于场景于类别之间存在的关系来使分割任务变得简单,基于上下文信息缩减图片中出现的类别噪声,通过训练,学习到类别之间的相互依存关系,辅助判定类别出现的合理性,减小类别噪声 ,进行分割任务提高分割的准确率。 EncNet:一个预训练的ResNet网络,在最后一层预测层,之前加入Encode encoding Layer编码全局上下文信息,结合上下文信息再对像素进行预测。

1.6K10

利用U-Net上下文融合模块实现高效的手掌线分割

此外,基于UNet分割神经网络结构和注意机制知识,作者提出了一种高效的手掌纹检测结构。作者提出了上下文融合模块来捕捉最重要的上下文特征,目的是提高分割精度。 提出了作者的模型与上下文融合模块,即使在复杂的掌纹图像也能实现较高的精度。通过这种方法,作者在mIoU评分方面取得了不错的成绩。 ? 框架结构 ? 作者的图像分割系统的架构 ? 融合局部和全局上下文特征的上下文融合模块 ? U-Net带有上下文融合模块 ? 实验结果 ? 一些模型的输出图像应用于此问题。作者的网络(Unet-CFM)在复杂的掌纹输入中取得了较好的效果。 ? 结论 在本文中,作者应用深度学习技术建立神经网络来解决掌纹分割问题。在作者的数据集上,作者模型的最终mIoU为0.584,F1得分为99.42%。该数据集是人工收集的,将为科学目的公开发布。 实验结果表明,该方法在掌纹图像分割任务中比传统的图像处理具有巨大的优势。本研究的未来工作将是研究一种更稳健的方法来处理复杂背景图像的变化;此外,还可以使用CFM的其他功能进行进一步的调查。

20210
  • 广告
    关闭

    开发者专享福利,1988元优惠券限量发放

    带你体验博客、网盘相册搭建部署、视频渲染、模型训练及语音、文字识别等热门场景。云服务器低至65元/年,GPU15元起

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    王井东:物体上下文引导的表征学习在语义分割中的应用

    一 报告导读 本文报告主要介绍了在图像分割问题中如何有效利用物体的上下文信息,回顾了目前主要的研究方法,同时分享了在深度神经网络中利用物体区域的表征来增强所属像素的表征(OCR)的研究工作以及在主流数据集上的优异性能 另外一个非常重要的问题,FCN里面并没有解决好,即物体上下文或者场景的信息。为什么有这样的问题? 因为我们单独看一个象素,很难知道这个象素是属于某一个物体的,因为象素给我们的信息是RGB的信息,如果不给予足够多的上下文信息是很难判断的,这是第一点。第二点,上下文会有什么样的好处呢? 比如说我们在马路上检测到一些象素,分类成车或者船的分数,因为知道周围是马路,十有八九这个象素应该分类成车,这也是使用上下文信息进行推理非常重要的原因。 ? 我们看一下在深度学习时代大家怎么去做这个上下文?基本上做的方法都是非常直接的。

    32810

    超像素、语义分割、实例分割、全景分割

    图像分割中的一些常见的术语有:superpixels(超像素)、Semantic Segmentation(语义分割)、Instance Segmentation(实例分割)、Panoptic Segmentation (全景分割)。 继续往下看吧 Instance Segmentation(实例分割) 实例分割方式有点类似于物体检测,不过物体检测一般输出的是 bounding box,实例分割输出的是一个mask。 实例分割和上面的语义分割也不同,它不需要对每个像素进行标记,它只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓就行,比如下图中的人就是感兴趣的物体。该图的分割方法采用了一种称为Mask R-CNN的方法。 Panoptic Segmentation(全景分割) 最后说说全景分割,它是语义分割和实例分割的结合。

    59650

    ECCV2020 | EfficientFCN:语义分割中的整体引导解码器,巧妙捕获上下文信息

    这篇文章收录于ECCV2020,主要的思想是在解码器环节生成了codebook,并对codeword进行了编码,以此来捕获全局的上下文信息,整体实现思路很新颖,感觉可以看作是一种与nlp思想的结合。 直观地讲,高分辨率特征图包含了更多的细粒度结构信息,有利于在空间上引导特征上采样过程;低分辨率特征图包含了更多的高层次语义信息,更适合于有效地编码全局上下文。 整体codebook生成模块生成一系列整体codeword,概括了全局上下文的不同方面。高分辨率特征上采样可以通过codeword汇编来实现。 这种解码器可以利用全局上下文信息来有效地指导特征上采样过程,并且能够恢复精细的细节。 整体编码词可以捕捉到输入图像的各种全局上下文,它们是重建高分辨率语义丰富的特征图的完美成分,因为它们是由高级特征编码而成的。

    54740

    CVPR2020 | Context Prior:在语义分割中引入上下文先验,Cityscapes上81.3%mIoU

    ,通过充分捕获上下文信息以获得更准确的分割结果。 但是,大多数方法很少区分不同类别之间的上下文相关性,这可能会影响语义分割模型的性能。 主要贡献: 1)构造了一个上下文先验,并监督嵌入上下文先验层中的亲和力损失,以明确捕获类内和类间上下文依赖关系; 2)为语义分割设计了一个有效的上下文先验网络(CP-Net),其中包含骨干网络backbone 一、背景 受卷积层结构的限制,全卷积网络FCN提供的上下文信息不足,有待改进。近年来各种方法被提出来用于探索上下文依赖性,以获得更准确的分割结果。 来看CCNet、ANN 语义分割系列一篇看完就懂的语义分割综述最新实例分割综述:从Mask RCNN 到 BlendMask超强视频语义分割算法!

    99410

    图像分割最新资料汇总(语义分割、实例分割、视频分割、医疗图像分割、自动驾驶…)

    目前,研究者们最为关注的研究方向主要有三个: 语义分割(semantic segmentation) 实例分割(instance segmentation) 全景分割(panoptic segmentation ,还包含了实例分割、医学图像分割和卫星图像分割等资料,可谓是图像分割领域相当全面的资料汇总,主要包含以下内容: 语义分割 实例分割 半监督分割 RNN和GAN 图模型 常用数据集 Benchmark 标注工具 评价指标和损失函数 医学图像分割 卫星图像分割 视频分割 自动驾驶 ... 医疗图像分割 ---- 提供了包括数据集、网络模型、各种深度学习框架下的实现、论文等等非常丰富的内容 ? 卫星图像分割 ---- ? 视频分割 ---- 这部分的资料提供的不是很多 ? 自动驾驶 ---- 提供了几个比较新的和自动驾驶领域图像分割相关的开源项目,非常不错 ?

    75321

    语义分割 实例分割 全景分割_语义分割应用场景

    之前看过一篇使用分割思想进行目标检测,所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。 1 、semantic segmentation(语义分割) 通常意义上的目标分割指的就是语义分割,图像语义分割,简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类 语义分割(下图左)就是需要区分到图中每一点像素点 相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体(羊1,羊2,羊3…) 3、Panoramic segmentation(全景分割) 全景分割是语义分割和实例分割的结合 跟实例分割不同的是:实例分割只对图像中的object进行检测,并对检测到的object进行分割,而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割。 /171657.html原文链接:https://javaforall.cn

    7210

    cpu上下文

    进程的上下文 用户级上下文: 正文、数据、用户堆栈以及共享存储区;寄存器上下文: 通用寄存器、程序寄存器(IP)、处理器状态寄存器(EFLAGS)、栈指针(ESP);系统级上下文: 进程控制块task_struct 它们都是 CPU 在运行任何任务前,必须的依赖环境,因此也被叫做 CPU 上下文。 进程上下文切换 ? 每当内核压入一个新的系统上下文层时,它就要保存一个进程的上下文。 从逻辑上讲,新上下文层的核心栈不同于前一上下文层的核心栈。 这些指令恢复前一上下文层的寄存器上下文和核心栈,使它们和中断发生时的情况一样,并恢复该上下文层的运行。 深入了解可以去看这篇文章:https://tldp.org/LDP/Linux-Filesystem-Hierarchy/html/proc.html中断次数变多了,说明 CPU 被中断处理程序占用,还需要通过查看

    15120

    执行上下文

    执行上下文概念 2.执行上下文类型 全局执行上下文 函数执行上下文 eval函数 3. 执行上下文的内容 变量对象 活动对象 作用域链 调用者信息 4.执行上下文的生命周期 创建阶段 执行阶段 销毁阶段 执行上下文概念 执行上下文为我们的可执行代码块提供了执行前的必要准备工作,如变量对象的定义 执行上下文的类型 JS中有三种执行上下文类型: 全局执行上下文:默认的最基础的执行上下文,一个程序只会存在一个全局上下文,它在整个JS脚本的生命周期中都会存在于执行堆栈的最底部,不会被栈弹出销毁。 执行上下文栈 当一个脚本运行起来的时候,可能会调用很多函数并产生很多函数执行上下文,为了管理这些执行上下文,JS引擎就创建了“执行上下文栈”(Excution context stack简称ECS)来管理执行上下文 每当引擎发现一处函数调用,就会创建一个新的函数执行上下文压入栈内,并将控制权交给该上下文,待函数执行完成后,即将该执行上下文从栈中弹出销毁,将控制权重新给到栈内上一个执行上下文

    32410

    【图像分割应用】医学图像分割(二)——心脏分割

    这是专栏《图像分割应用》的第2篇文章,本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 相比较脑区域分割,医学图像中的心脏分割问题要更复杂,因为心脏是一个不停运作的器官,其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学图像分割之心脏分割。 这些区域由于本身的特性,其难易程度和分割手段也存在不同。通常来讲,普适性的心脏分割算法能够实现基本的区域分割,但是要实现精准分割还是需要对单独区域进行单独处理。 心室分割 基于FCN网络结构实现左、右心室分割: Phi V. T.. 总结 本文简要介绍了医学图像分割应用领域内的心脏分割,包括心室分割和全心脏分割。在进行任务分析和难点解读后,给出了几个应用范例。下期我们一起来看一下医学领域分割的最后一个子方向:肿瘤分割

    1.6K30

    【图像分割应用】医学图像分割(三)——肿瘤分割

    这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章,本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。 肿瘤的分割是医学图像分析领域的一个重要内容,相比较前面提到过的脑区域分割和心脏分割,肿瘤分割任务由于个体间形状、纹理等差异大,从而实现更加困难。本文就来分析一下,肿瘤分割任务。 (1) 基于阈值的分割方法 基于阈值的分割方法是图像分割中最简单、高效的方法,也是最基础的方法之一。这种方法通过对图像内设置全局或局部阈值,实现灰度图像的二值化,从而实现前背景分割,即目标区域分割。 但是,由于皮肤病变的颜色、纹理多种多样,基于区域的分割方法同样难以实现肿瘤分割。 ? 皮肤病变多样性示例 (3) 基于边界的分割方法 基于边界的分割方法主要依据边缘来区分个体与个体,从而实现分割。 下期我们对医学图像分割问题做一个总结,之后开启《图像分割应用》专栏 的第二部分。

    1.5K21

    【图像分割应用】医学图像分割(一)——脑区域分割

    医学图像分割主要处理的是医学领域所涉及到的各种图像的分割问题,比如常见的核磁共振(MRI)扫描图像。其主要任务是,从这些医学图像中分割出兴趣区域,比如特定器官部位、兴趣目标(如肿瘤)等。 这些因素导致了医学图像分割的难度和其自身的算法设计特点。 ? 大脑区域及形状个体差异示意图 下面我们以脑区域分割为例,讨论一下该任务的难点,并通过一个应用实例来进一步理解医学图像中的脑区域分割问题。 将脑部区域与非脑部区域分离 脑部区域分割中的第一个难点是将脑与非脑(如头骨)区域区分开。在MRI图像的分割中,脑组织的亮度是一个非常重要的特征。 脑组织预分割(前背景分割) 为了实现相对准确的分割,有几种常用的MRI数据预处理手段,其中一个重要操作是背景体元移除。 脑组织提取结果 从模型角度来看,给定脑部切片,可以通过将FCM与马尔科夫随机场(MRF)结合的方法提升分割精度。其中,FCM善于分析和利用图像中的亮度信息,而MRF则可以建模图像中的空间和上下文关系。

    1.3K20

    执行上下文

    第一部分:执行上下文 1.javascript在执行一个代码段之前,都会进行这些“准备工作”来生成执行上下文 做了哪些准备工作 ? image.png ? 第二部分:执行上下文栈 执行全局代码时,会产生一个执行上下文环境,每次调用函数都又会产生执行上下文环境。 当函数调用完成时,这个上下文环境以及其中的数据都会被消除,再重新回到全局上下文 环境。 处于活动状态的执行上下文环境只有一个。 其实这是一个压栈出栈的过程——执行上下文栈。如下图: ? 看代码演示 ? ? [内容摘自]http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/p/3989357.html 第三部分 情况一: function fn(){ var a

    33140

    分割算法——可以分割一切目标(各种分割总结)

    这项工作是迈向对视觉世界有广泛理解的实例分割模型的第一步。 ---- 在正式细说本次分割技术之前,还是简单说下分割的事,有一个简单的引言和大家分享下,没有兴趣的您可以直接跳过,阅读关键技术部分,谢谢! 目标检测器已经变得更加精确,并获得了重要的新功能。 会有很多人问:什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类。其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO 。 随后的语义分割模型基本上都采用了这种结构。除了全连接层,语义分割另一个重要的问题是池化层。池化层能进一步提取抽象特征增加感受域,但是丢弃了像素的位置信息。 主要的贡献: 为语义分割引入了 端到端 的全卷积网络,并流行开来 重新利用 ImageNet 的预训练网络用于语义分割 使用 反卷积层 进行上采样 引入跳跃连接来改善上采样粗糙的像素定位 比较重要的发现是

    2.3K40

    实例分割简述_图像实例分割

    针对图像目标我们可以利用目标检测算法将其框出来 也可以利用语义分割算法将属于猫的像素标记出来 存在的弊端: 1、目标检测可以区分个体但不够准确 2、语义分割可以划分像素但不可以区分个体 实例分割 0、实例分割可以解决以上问题 1、利用先验框获得建议框 2、利用建议框获得预测框 3、利用预测框获得语义分割结果 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn /172430.html原文链接:https://javaforall.cn

    10950

    语义分割如何做标注_语义分割转实例分割

    LabelMe 是个可以绘制多边形、矩形、圆形、直线、点的一套标记工具,可用于分类、目标检测、语义分割、实例分割任务上的数据标注。 segmentation-label-%E6%A8%99%E8%A8%BB%E6%95%99%E5%AD%B8-26b8179d661 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/172450.html

    7940

    flink上下文StreamExecutionEnvironment

    如果是在idea里面执行,会使用本地环境,在命令行里面执行jar文件,会使用当前的执行环境

    14710

    详解Flask上下文

    就是上下文变量)。 Flask中提供了两种上下文: 请求上下文:包括request和session,保存请求相关的信息 程序上下文:包括current_app和g,为了更好的分离程序的状态,应用起来更加灵活,方便调测等 这四个是上下文变量具体的作用是什么 AppContext类实现,程序上下文的创建方式有两种: 自动创建:在处理请求时,程序上下文会随着请求上下文一起被创建 手动创建:with语句 通过阅读源码,可以看到上面两个上下文对象的push和pop ,保证了每个线程中上下文对象的独立和准确。 ,所以使用代理来动态的获取上下文对象。

    24130

    相关产品

    • 人体分析

      人体分析

      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券