OpenMMLab实战营打卡 - 第六课

最新推荐文章于 2025-12-17 12:01:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-17 12:01:40 发布 · 187 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 #人工智能 #深度学习

语义分割是将图像中的每个像素分类到特定类别，如在无人驾驶中用于道路识别，人像分割中实现背景替换，以及医疗影像分析中辅助肿瘤定位。全卷积网络是实现这一任务的关键技术，通过多层级特征的上采样进行预测和训练。

语义分割与MMSegmentation

1 什么是语义分割？
任务： 将图像按照物体的类别分割成不同的区域
等价于： 对每个像素进行分类
2 应用
无人驾驶汽车：自动驾驶车辆，会将行人，其他车辆，行车道，人行道、交通标志、房屋、草地与树木等按照类别在图像中分割出来，从而辅助车辆对道路的情况进行识别与认知。
人像分割：实时替换视频的背景
智能遥感：通过智能遥感
能够监测不同季节地表水域的变化，从而辅助农业生产，以及旱灾洪灾的预测等等。
医疗影像分析：通过图像分割技术，辅助进行医疗诊断。识别脑部肿瘤异物的位置。
3 语义分割 vs 实例分割 vs 全景分割
在这里插入图片描述

语义分割的基本思路

1 按颜色分割
在这里插入图片描述
逐像素分类
在这里插入图片描述
全卷积网络 Fully Convolutional Network 2015
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
全卷积网络的预测与训练
在这里插入图片描述
基于多层级特征的上采样
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

RuojiFW
关注
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 六 课 语义分割
qq_53589322的博客
02-10 1457
OpenMMLab AI实战营第六课！语义分割是目标检测和图像分类的进阶工作，它在像素级别给图像内容做标注，把图片中不同的物体分割开。语义分割就是把一个图像上所有像素都把它归类进行分类，从宏观上来看就是抠图的效果。所以表面上来看，它是图像分割，但本质上是像素密度的图像分类。任务：将图像按照物体的类别分割成不同的区域等价于：对每个像素进行分类代码库： https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 6 课
gezongbo的博客
02-10 247
OpenMMLab 语义分割 任务： 将图像按照物体的类别分割成不同的区域 等价于： 对每个像素进行分类比较预测与真值基于交并集的评估指标。
OpenMMLab 实战营打卡-第6课
Haohaizine的博客
02-10 237
OpenMMLab 实战营打卡-第6课 2023.02.09
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 五 课 MMDetection
qq_53589322的博客
02-08 1322
OpenMMLab AI实战营打卡第5课！最热门的目标检测工具箱 MMDetection 来啦！本节课为如何使用 MMDetection 训练自己的模型！
OpenMMLab实战营打卡-第6课
Nothing
02-10 212
第6课
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 七 课 MMSegmentation
qq_53589322的博客
02-11 1461
OpenMMLabAI实战营第7课！语义分割是目标检测和图像分类的进阶工作，它在像素级别给图像内容做标注，把图片中不同的物体分割开。本次课程7 MMSegmentation 代码教学_哔哩哔哩_bilibili会带大家学习语义分割工具箱 MMSegmentation！MMSegmentation 可以在 Linux、Windows 和 MacOS 上运行。它需要 Python 3.6 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.3 以上。
OpenMMLab实战营打卡-第3课
Nothing
02-04 555
OpenMMLab实战营打卡-第3课
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 三 课 MMClassification
qq_53589322的博客
02-04 1324
OpenMMLab AI实战营——学习笔记（三） 图像分类代码实战与超算平台介绍
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 1 课
gezongbo的博客
02-02 276
计算机视觉是一门让计算机学会“看”的学科，研究如何自动理解图像和视频中的内容。 1 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍
【PCL 特征】积分图法线估计
yijiujiusan的博客
12-11 216
本文介绍了基于积分图的有序点云法线估计方法。通过利用点云数据的行列式结构特性，该方法避免了传统KD树搜索，采用积分图将邻域统计运算复杂度从O(k²)降至O(1)。详细阐述了四种法线估计算法：协方差矩阵法（精度最高）、平均3D梯度法（实时性好）、平均深度变化法（适合SLAM）和简单3D梯度法（速度最快）。重点分析了积分图构建、动态窗口平滑处理、法线方向调整等关键技术，并提供了PCL实现代码示例。实验表明，不同方法在精度和速度上存在显著差异，可根据具体应用场景选择合适算法。
肺炎链球菌目标检测 _ 基于ContextGuidedDown的YOLOv5改进实现
OOOaaa123123的博客
12-15 547
本文提出了一种基于改进YOLOv5的肺炎链球菌检测方法，通过引入ContextGuidedDown模块增强对小目标的检测能力。文章详细介绍了数据集准备、数据预处理方法，以及ContextGuidedDown模块的原理和在YOLOv5中的应用实现。该模块通过并行路径处理不同尺度特征并结合注意力机制，有效保留了微小目标的上下文信息。实验结果表明，该方法在肺炎链球菌检测任务中表现出色，为医学影像分析提供了一种高效解决方案。
红枣目标检测Cascade R-CNN改进版_FPN结构优化详解
Piar1231sdafa的博客
12-17 718
本文针对红枣目标检测中的挑战，提出了一种改进的Cascade R-CNN算法，重点优化了特征金字塔网络(FPN)结构。通过引入自适应多尺度特征融合模块和通道注意力机制，有效提升了小目标检测性能。实验表明，改进后的算法在自建红枣数据集上mAP达到0.852，较原始模型提升15.4%，召回率提升至84.3%。算法在嵌入式设备上实现15FPS的实时检测，为农业智能化提供了有效技术支持。未来可进一步探索轻量化模型和多模态信息融合等方向。
【目标检测软件 01】YOLO识别软件功能与操作指南
Jayson 博客
12-13 594
摘要：本文介绍了一款基于YOLO模型的智能目标检测软件，具有直观的图形界面和多功能支持。软件支持本地文件（图片/视频）、摄像头、RTSP/HTTP流等多种媒体源输入，可实时显示检测结果并支持参数调整。主界面分为媒体资源列表、视频显示区和检测结果表格三部分，提供播放控制、模型选择、置信度调节等功能。支持检测结果保存为图像或文本文件，并可自定义软件名称和Logo。软件采用无边框设计，提供窗口控制按钮。使用前需加载有效YOLO模型（支持训练模型），支持主流YOLO版本。
图像像素RGBA提取器 v2.0.0 - 精确提取图像颜色数据的专业工具
WTSolutions的博客
12-14 333
图像像素RGBA提取器是一款在线工具，可精确提取图像中每个像素的红、绿、蓝及透明度值（RGBA）。支持PNG、JPG等多种格式，提供部分或全部像素提取功能，数据可导出为CSV文件。所有处理均在本地完成，保障隐私安全。适用于设计师、开发者和数据分析师等用户群体，具有操作简单、跨平台使用等特点。该工具采用HTML5 Canvas技术，提供中英文界面，完全免费使用。
背胶条分类识别：基于计算机视觉的修复状态差异检测与质量评估系统
Katecat99663的博客
12-17 699
本文介绍了一种基于计算机视觉的背胶条质量检测系统，采用Bootstrap 5前端和Python后端架构，结合深度学习技术实现自动化检测。系统通过图像预处理、特征提取和多标签分类算法，能够识别划痕、变形等多种缺陷，并计算综合质量评分。主要特点包括：模块化设计、响应式界面、多模型选择、95.2%的分类准确率，以及1.5张/秒的处理速度。该系统有效解决了传统人工检测效率低、主观性强的问题，为制造业提供了可靠的背胶条质量评估解决方案。
SemOD：基于语义增强的多天气条件目标检测网络
AI浩
12-12 936
在自动驾驶领域，基于摄像头的感知模型大多在晴朗天气数据上进行训练。专注于解决特定天气挑战的模型无法适应各种天气变化，且主要优先考虑其天气去除特性。我们的研究引入了一种用于多天气条件下目标检测的语义增强网络。在我们的分析中，语义信息可以使模型为缺失区域生成合理内容，理解目标边界，并在图像的填充和现有部分之间保持视觉连贯性和真实性，这有利于图像转换和目标识别。
气泡自动计数——数字图像处理设计题
最新发布
u013600306的博客
12-17 803
本文提出了一种气泡自动计数与面积比率测量的解决方案。首先计算了图像像素与实际尺寸的对应关系，确定最小可检测气泡直径约为0.1mm。方案采用图像预处理、二值化、形态学处理和连通组件分析等步骤，可统计气泡数量和计算面积比率。该方法的检测精度受气泡与背景对比度、重叠程度等因素影响，建议通过样本测试优化参数。最终可输出气泡数量、面积比率等数据，满足工业质量控制需求。
【深度学习】【目标检测】使用RetinaNet-R101-FPN模型实现建筑设备物体检测_1
adaAS1414315的博客
12-14 616
本文介绍了使用RetinaNet-R101-FPN模型实现建筑设备目标检测的方法。首先阐述了项目背景与意义，指出自动设备检测系统可提高建筑工地管理效率。数据集包含6类常见建筑设备共10000张图像，采用PASCAL VOC格式标注。详细讲解了数据预处理流程和增强策略，包括随机翻转、色彩抖动等技术。重点分析了RetinaNet模型架构，特别是其骨干网络ResNet101、特征金字塔网络(FPN)和Focal Loss设计原理。提供了实验环境配置和训练参数设置，展示了训练过程监控方法。该研究为建筑工地自动化管理
2020华为云实战营快速完成作业打卡指南
### 知识点：华为云实战营与AI实战营概念、打卡作业与Jupyter Notebook使用 #### 华为云实战营与AI实战营概念 华为云实战营是一种基于华为云平台的在线教育项目，旨在提供给IT专业人士或者开发者一个学习华为...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值