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標簽 > 圖像分割
圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區(qū)域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟?,F(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下幾類:基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。
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數(shù)字圖像,又稱為數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像,是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計算機或數(shù)字電路...
圖像分類的主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型有哪些 深度神經(jīng)網(wǎng)絡搜索方法總結
生成對抗網(wǎng)絡(Generative adversarial net,GAN)是另一種常見的基于深度學習技術的生成模型,包括生成器和判別器2個組件,如圖1...
2023-10-12 標簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 2117 0
深度學習在圖像語義分割上已經(jīng)取得了重大進展與明顯的效果,產(chǎn)生了很多專注于圖像語義分割的模型與基準數(shù)據(jù)集,這些基準數(shù)據(jù)集提供了一套統(tǒng)一的批判模型的標準,多...
網(wǎng)絡在初始錨框的基礎上 基于訓練數(shù)據(jù) 輸出預測框,因此初始錨框也是比較重要的一部分。見配置文件*.yaml, yolov5預設了COCO數(shù)據(jù)集640×6...
CVPR 2023 中的領域適應:用于切片方向連續(xù)的無監(jiān)督跨模態(tài)醫(yī)學圖像分割
如上圖所示,以前的醫(yī)學圖像分割 UDA 方法大多采用 2D UDA,當將預測堆疊在一起時,會導致切片方向上的預測不一致。SDC-UDA 在翻譯和分割過程...
所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割開來,這些區(qū)域是互相不交叉的,每個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。
2023-08-05 標簽:機器視覺圖像分割數(shù)字視頻信號 1489 0
在半監(jiān)督視頻對象分割(VOS)和視頻實例分割(VIS)方面,目前的主流方法處理未知數(shù)據(jù)時表現(xiàn)一般,是在零樣本情況下更是「一言難盡」。零樣本情況就是指,這...
區(qū)域生長是從某個或者某些像素點出發(fā),最后得到整個區(qū)域,進而實現(xiàn)目標提取。分裂合并差不多是區(qū)域生長的逆過程:從整個圖像出發(fā),不斷分裂得到各個子區(qū)域,然后再...
2023-07-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分割 6696 0
SAM是一類處理圖像分割任務的通用模型。與以往只能處理某種特定類型圖片的圖像分割模型不同,SAM可以處理所有類型的圖像。
ImgX-DiffSeg:基于DDPMs的3D醫(yī)學圖像分割
DDPM 是一種生成模型,可用于圖像去噪和分割。工作原理是模擬干凈圖像的概率分布,然后在圖像中添加噪點以生成噪聲版本。相反的,模型嘗試通過移除添加的噪點...
深度學習可以學習視覺輸入的模式,以預測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學習架構是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet...
2023-05-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡gpu計算機 1590 0
AI分割一切——用OpenVINO?加速Meta SAM大模型
物體分割是計算機視覺中的核心任務之一,旨在識別圖像中屬于特定對象的像素。通常實現(xiàn)圖像分割的方法有兩種,即交互式分割和自動分割。交互式分割可以對任何類別的...
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