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已于 2023-04-18 20:03:19 修改 · 685 阅读

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#机器学习 #人工智能 #语义分割 #pytorch

于 2023-04-17 20:53:54 首次发布

文章深入探讨了DiceLoss在语义分割任务中的作用，特别是它如何用于优化医学影象的分割精度。通过梯度可视化，作者展示了DiceLoss如何影响模型训练，并提供了相关评价指标如IoU的详细总结和代码实现，适合深度学习初学者和进阶者参考。

语义分割之dice loss深度分析（梯度可视化） - 知乎

医学影像分割---Dice Loss - 知乎

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语义分割在线标注思路

编程小将

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语义分割选择使用多边形框标注，相对于物体检测它多了一项计算mask掩膜的需求。一个图片，可能会进行多项标注。每项标注里面都会在物体检测的格式基础上增加mask属性，mask解释为图像掩膜，里面存与图像宽高对应大小的二维数组。此二维数组可理解为将图片每个像素分成行列，每行为一个子数组。图像上的每个像素点对应二维数组中一个元素。使用多边形框对图像进行语义分割类型的标注。若像素点位置落在标注框内，框内的像素点位置坐标的值为1，框外的值为0。安排此项内容由前端直接统一计算得出。可以看到每个像素都是有对应

搭建自己的语义分割平台deeplabV3+

Lightismore的博客

06-23

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搭建deeplabV3+网络数据准备源码修改训练测试

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语义分割与深度学习全指南2017：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27806801 语义分割中深度学习方法全解：从FCN、SegNet到DeepLab: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1572513028567873&wfr=spider&for=pc 别人博客部分总结： http://blog.youkuaiyun.com/qq

图像语义分割网络：SegNet

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发表SegNet网络的论文为：Badrinarayanan V, Kendall A, Cipolla R.SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for SceneSegmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & MachineIntelligence, 2017, PP(99):1-1。来源于美国加州大学伯克利分校的这项工作为语义分割引入了端到端的全卷积网络，在构建的网络结构中，重新利用ImageNet的预训练网络用于语义分割，并使用了反卷积层进行上采样并且引入跳跃连接来改善上采样粗糙的像素定位。

语义分割 语义分类_规划语义网站

cuyi7076的博客

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存档日期：2019年5月14日 | 上次更新时间：2008年4月10日 | 首次发布：2008年3月4日语义网为用户提供了获得更智能的搜索结果的机会，并为站点所有者提供了在用户找到他们真正想要的内容时更有针对性的访问量的机会。但是，这些好处并不只是神奇地显现出来。本文将引导您全面了解信息体系结构和常规基础结构的各个方面，以真正利用这一新兴机会。此内容不再被更新或维护。全文以P...

总结常用数据集网址、链接（语义分割）

橘露源的博客

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由于很多数据集很大，大都超过4G，无法上传百度网盘直接供大家使用，这里提供官方下载网址和部分百度网盘地址。 VOC2012数据集官方下载：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ 百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1XaGIcWXBm103gGX3E_YGVA 提取码：hi2j cityscapes 官方下载： ht...

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【fe-demo:前端demo集合（自用）】这个项目是一个个人收集和整理的前端示例代码库，主要用于自我学习和实践。"fe-demo"这个名字直接表明了它的性质，即前端演示或实验项目，是一个用于积累前端开发经验的平台。在这...

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vector进入到Masked Multi-Head Attetion，Masked的意思是，我们在做self-Attetion layer时，这个decoder只会attend到它已经产生出来的sequence上。Patch Merging操作将相邻的小块合并为更大的块，以便在后续层级中对更大的块进行处理。是一种操作，用于将图像的分块表示合并为更大的块。Add & Norm操作，Feed Forward，再是Add & Norm，Linear和softmax，得到最终的output。

语意分割网络

qq_turn

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参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20084101/article/details/80432960 目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。 VOC2012： http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ MSCOCO： http://mscoco.org/explore/ 在深度学习应用到计...

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arxiv地址 farseenet是商汤科技和东京大学最近放出的论文，用于实时语义分割网络，提出了一个新的模块（CF-ASPP）和新的训练方法。 motivation 论文肯定了空间金字塔结构结构对网络性能的提升，并且运用到了CF-ASPP模块。目前的语义分割算法，都是先利用特定的backbone（如resnet101，resnet50）提取特征，再做进一步处理。这些特征输出的特征图的通道数会很多，加大了计算量，无法达到实时分割。文章降低了金字塔池化层中的通道数，以减小计算量。如何获取高分辨率的mask

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yolov7分割训练

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