实例分割是结合目标检测和语义分割的一个更高层级的任务。 实例分割是计算机视觉中的一项任务,旨在同时检测图像中的物体,并将每个物体分割成精确的像素级别的区域。与语义分割不同,实例分割不仅可以分割出不同类别的物体,还可以将它们分割成独立的、像素级别的区域。 实例分割适用于需要对图像进行精细分割并区分不同物体...
🔍 医学图像分割:将医学图像中的特定区域或结构进行精确分割,如CT、MRI等。 📊 图像分类:对医学图像进行分类,如病理检测、病灶检测等。 🎯 目标检测:在医学图像中定位和识别特定目标,如肿瘤、病变等。 🛠️ 多模态医学图像融合:将不同模态的医学图像进行融合,提供更全面的信息。 🔄 医学图像预处理:对医...
分割精度就是分割准确的面积占GT图像中真实面积的百分比。 其中Rs表示专家手工勾画出的分割图像的参考面积,也就是GroundTruth,Ts表示算法分割预测得到分割面积。 (8)过分割率 过分割率是指分割在GT图像面积之外的像素点的比率,计算公式如下。 其中Os表示本不应该包含在分割结果中的像素点个数,但实际却在预测分割结果...
图像分类:使用卷积神经网络(CNN)进行图像分类,如ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)。 目标检测:使用R-CNN、SSD、YOLO等方法进行目标检测,如COCO目标检测挑战。 物体识别:使用深度学习进行物体识别,如Facebook的DeepFace和Google的DeepStyle等。 图像生成:使用生成对抗网络(GAN)进行图像生成,如Style...
图像分类是深度学习中的基础任务，它的目的是将图像分配到预先定义的类别中。图像分类的任务相对简单，只需要识别出图像中的主要内容是什么即可，不需要定位或者分割出物体的具体位置。技术要点：1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是图像分类中最常用的深度学习模型，通过多层卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层...
图像分类是计算机视觉领域的基本任务，目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别（即标签）。它是指从给定的图像中识别出所属类别的过程，需要从图像中提取特征，再使用分类算法将这些特征映射到预定义的类别。目标检测是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，将目标的分割和识别合二为一，旨在识别图像或视频中的...
与图像分类不同的是,图像识别任务需要对每个物体进行区分和分类,而不是将整个图像分类。图像识别通常是指多标签分类,即每张图片可能属于多个类别。图像识别包括语义分割、实例分割、物体检测等类型,常见的语义分割如FCN模型、U-Net模型、3D U-Net 后续从哪里入手呢?还是先从目标检测来吧,我只是一个看不懂数学公式的...
目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位特定物体的任务。与图像分类不同，它不仅需要确定物体的类别，...
ImageNet挑战或大规模视觉识别挑战(LSVRC)都是一个年度竞赛,其中具有诸如目标分类,目标检测和目 标定位等各种子挑战。LSVRC,特别是目标分类的挑战,自从2012年,Alex Krizhevsky实施了著名的AlexNet,将图像的错误率降低到 15.7%(在当时从未实现),便开始获得了很多关注。而最新的结果显示,微软ResNet的错误率为3.57%,...
成熟领域包括图像分类,图像分割,目标检测,目标追踪,对抗攻防等。 创新领域则一般是在成熟领域中再往前走一到两步,主要表现形式如下: 结合实际场景,如智慧城市,智慧安防,智慧工业,智慧电商,智慧硬件等。 成熟领域中的难点方向,如规则限制,条件约束,细分场景(细粒度,小样本,多任务结合等),引入前沿概念(“以数据为中心...