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Pose2Seg:检测免费的人体实例分割

作者 | 全华 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 在这篇文章中,将从CVPR 2019回顾论文“Pose2Seg:Detection Free Human Instance Segmentation...结构 Pose2Seg的结构如下图所示: ? 该方法的步骤可描述如下: 首先,模型将图像和人体姿势作为输入。人体姿势可以是其他方法的输出,例如OpenPose或数据集的基本事实。...实验 遮挡性能 Pose2Seg可以比OCHuman数据集上的Mask R-CNN高出近50%。作者还使用地面实况关键点作为输入进行测试,并且精度提高了一倍以上(GT Kpt)。...一般情况下的表现 Pose2Seg也可以比COCOPersons数据集上的其他方法获得更高的准确性。 ?...执行 该论文的官方PyTorch代码: https://github.com/liruilong940607/Pose2Seg 参考 http://www.liruilong.cn/projects/pose2seg

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Kvasir SEG2020——胃肠道疾病之息肉分割

一、Kvasir SEG2020介绍 在医学图像分析中,像素分割是一项要求很高的任务。很难找到带有相应分割掩码的带注释的医学图像。...Kvasir-SEG是一个开源的胃肠息肉图像和相应的分割掩码数据集,由经验丰富的胃肠病学家手工注释和验证。这项工作将对研究人员在未来重现结果和比较他们的方法有价值。...二、Kvasir SEG2020任务 胃肠息肉分割。...三、Kvasir SEG2020数据集 Kvasir- seg数据集(大小46.2 MB)包含来自Kvasir dataset v2的1000个息肉图像及其相应的ground truth。...Kvasir-SEG数据集也适用于一般分割和边界框检测研究。在这种情况下,数据集可以与来自广泛领域的其他几个数据集一起使用,包括医疗和其他领域。

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北大开源了中文分词工具包,准确度远超Jieba,提供三个预训练模型

测试环境是Linux,测试数据集是MSRA (新闻数据) 和CTB8 (混合型文本) 。 结果如下: ? 比赛用的评判标准,是第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本。...代码示例 1代码示例1 使用默认模型及默认词典分词 2import pkuseg 3seg = pkuseg.pkuseg() #以默认配置加载模型 4text...= seg.cut('我爱北京天安门') #进行分词 5print(text) 1代码示例2 设置用户自定义词典 2import pkuseg 3lexicon = ['北京大学'..., '北京天安门'] #希望分词时用户词典中的词固定不分开 4seg = pkuseg.pkuseg(user_dict=lexicon) #加载模型,给定用户词典 5text = seg.cut...('我爱北京天安门') #进行分词 6print(text) 代码示例3 import pkuseg seg = pkuseg.pkuseg(model_name='.

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北大开源了中文分词工具包,准确度远超Jieba,提供三个预训练模型

测试环境是Linux,测试数据集是MSRA (新闻数据) 和CTB8 (混合型文本) 。 结果如下: ? 比赛用的评判标准,是第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本。...代码示例 1代码示例1 使用默认模型及默认词典分词 2import pkuseg 3seg = pkuseg.pkuseg() #以默认配置加载模型 4text...= seg.cut('我爱北京天安门') #进行分词 5print(text) 1代码示例2 设置用户自定义词典 2import pkuseg 3lexicon = ['北京大学'..., '北京天安门'] #希望分词时用户词典中的词固定不分开 4seg = pkuseg.pkuseg(user_dict=lexicon) #加载模型,给定用户词典 5text = seg.cut...('我爱北京天安门') #进行分词 6print(text) 1代码示例3 2import pkuseg 3seg = pkuseg.pkuseg(model_name='.

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