通常定义的“主干网络” 是指从上游任务(如 ImageNet )预训练,然后用于多个下游任务(如目标检测、实例分割、语义分割、姿态估计)中的网络,而在./mmseg/models/backbones里主干网络的定义有所不同,会把一些分割算法的网络结构也作为“主干网络”,如 UNet、 FastSCNN、CGNet、ICNet、BiSeNetV1/V2、ERFNet、STDC。 ...
语义分割(Semantic Segmentation):就是对一张图像上的所有像素点进行分类。(eg: FCN/Unet/Unet++/...) 实例分割(Instance Segmentation):可以理解为目标检测和语义分割的结合。(eg: Mask R-CNN/...)相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体。 ...
实现mmsegmentation数据读取代码的步骤在官方教程中已有详细指导，因此此处不再赘述。代码和路径已粘贴，统一使用相对于mmsegmentation项目的相对路径。以UNet为例，创建配置文件configs/unet/unet-s5-d16_fcn_4xb4-20k_miccai-128x128.py。配置文件功能包括但不限于UNet的实现细节。此文件旨在演示如何在mmsegm...
1. UNet:UNet是一种经典的全卷积网络,由编码器和解码器组成,可以有效地捕捉不同尺度的特征信息。它在语义分割任务中表现出色,特别适用于小样本和不平衡数据集。 2. FCN:FCN(Fully Convolutional Network)是第一个将全卷积网络引入图像分割领域的模型,通过将全连接层替换为卷积层,使得模型能够接受任意尺寸的输入图像...
UNet (MICCAI'2016/Nat. Methods'2019) PSPNet (CVPR'2017) DeepLabV3 (ArXiv'2017) BiSeNetV1 (ECCV'2018) PSANet (ECCV'2018) DeepLabV3+ (CVPR'2018) UPerNet (ECCV'2018) ICNet (ECCV'2018) NonLocal Net (CVPR'2018) EncNet (CVPR'2018) ...
语义分割(Semantic Segmentation):就是对一张图像上的所有像素点进行分类。(eg: FCN/Unet/Unet++/…) 实例分割(Instance Segmentation):可以理解为目标检测和语义分割的结合。(eg: Mask R-CNN/…)相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体。
UNet (MICCAI'2016/Nat. Methods'2019) PSPNet (CVPR'2017) DeepLabV3 (ArXiv'2017) BiSeNetV1 (ECCV'2018) PSANet (ECCV'2018) DeepLabV3+ (CVPR'2018) UPerNet (ECCV'2018) ICNet (ECCV'2018) NonLocal Net (CVPR'2018) EncNet (CVPR'2018) Semantic FPN (CVPR'2019) DANet (CVPR'2019) APCNet (CV...
对于训练时损失函数的计算,我们目前支持多个损失函数同时使用。 以unet使用DRIVE数据集训练为例, 使用CrossEntropyLoss和DiceLoss的1:3的加权和作为损失函数。配置文件写为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 _base_='./fcn_unet_s5-d16_64x64_40k_drive.py'model=dict(decode_head...
人工智能深度学习计算机视觉图像分割语义分割unet深度学习框架gpu开源算法库数据集评估指标模型训练推理预测模型部署 本视频教程由同济子豪兄主讲,专注于语义分割技术,涵盖从安装配置到模型训练、评估、预测和部署的全流程。介绍了如何使用开源的MM Segmentation算法库在GitHub上进行代码实战,包括环境搭建、模型调用、图像和视频...
在训练之前,需要对数据进行预处理。这包括调整图像大小、归一化、数据增强等操作。mmsegmentation提供了丰富的数据预处理工具,如RandomFlip、RandomScale等。 定义模型和损失函数 mmsegmentation提供了许多现成的模型,如Unet、FCN、DeepLab等。用户可以根据自己的需求选择合适的模型。同时,需要定义损失函数,常用的损失函数有交...