1、标注数据转换 一般语义分割模型需要三种数据(以lanenet举例):原图像、标注图像、实例分割图像,能产生这三种数据的标注工具有很多,本文以最常用的labelme标注工具举例(labelme的安装此处略过,网上也有很多教程,大家可以根据自己的实际情况选择合适的安装教程)。 labelme标注好的数据般被保存为json类型文件,json类型文件...
1.提出了一种网络,通过将残差学习的核心思想扩展到RGBD语义分割,在非常深的网络中有效地提取和融合多级RGB-D特征。 2.多模态特征融合模块通过跳过连接充分利用残差学习,在单个GPU上实现有辨别力的RGB-D特征的高效端到端训练。 3.此论文的RGB-D语义分割网络优于现有方法,并在两个公共RGB-D数据集NYUDv2和SUN RGB...
语义分割任务 语义分割的任务是将图像中的每个像素点分类到预定义的类别中,如人、狗、汽车等。在RGBD数据集中,由于深度信息的加入,我们可以更好地处理一些在彩色图像中难以区分的像素点,如遮挡、透视等问题。 数据集标注 对于语义分割任务,数据集的标注是至关重要的一步。标注过程中,我们需要为每个像素点分配一个...
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语义分割sunrgbd数据集提取 语义分割iou 文章目录 知识铺垫 1. Dice系数和IOU IOU Dice系数 Dice和IOU的关系分析 代码 2.敏感性(=Recall)、特异性和精确度(=precision=PPV) 2.1 敏感性(召回率)和特异性 2.2 敏感性和特异性之间的关系 2.3 Recall和Precision之间的关系...
struct_as_record=False)['SUNRGBDMeta'] seglabel = SUNRGBD2Dseg['SUNRGBD2Dseg']['seglabel'] # classlabels seg37list = SUNRGBD2Dseg['seg37list'] for i in range(seg37list.size): classstring = np.array(SUNRGBD2Dseg[seg37list[i][0]]).tostring().decode('utf-8') ...
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