语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。 上图为自动驾驶中的移动分割任务的分割结果,可以从一张图片中有效的识别出汽车(深蓝色),行人(红色),红绿...
在这一个BLOG里,我会跟大家讲一下什么是unet模型,以及如何训练自己的unet模型,其训练与上一篇的segnet模型差距不大,但是结构上有一定的差距。如果想要先有语义分割的基础,可以看我的博文憨批的语义分割2——训练自己的segnet模型(划分斑马线) 模型部分 什么是unet模型 unet是一个语义分割模型,其主要执行过程与其它...
1. UNet1.1 Overview && Abstract论文题目:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 论文地址: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-24574-4_28#preview论文…
一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的...
语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可...
UNet 算法在图像分割任务中表现优异,尤其是在需要精细边界的场景中广泛应用,如医学影像分割、卫星图像分割等。 图片 UNet 架构 UNet 模型由两部分组成:编码器和解码器,中间通过跳跃连接(Skip Connections)相连。 UNet 的设计理念是将输入图像经过一系列卷积和下采样操作逐渐提取高层次特征(编码路径),然后通过上采样逐步...
均方误差(Mean Squared Error,MSE):用于测量生成的图像与真实图像之间的像素级误差。 结构相似性指数(Structural Similarity Index,SSIM):用于测量生成图像与真实图像之间的结构相似性,包括对比度、亮度和结构。 Dice系数(Dice Coefficient):通常用于图像分割任务,衡量模型的分割结果与真实分割的重叠程度。 交并比(Intersecti...
语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题: ...
解决了语义级别的图像分割问题。由于网络中只有卷积没有全连接,所以这个网络又叫全卷积网络。 FCN优点是实现端到端分割。输入是原始数据输出是最终结果,缺点是分割结果细节不够好,可以看到FCN8s是上面讲的pool4、pool3和特征图融合,FCN16s是pool4和特征map融合,FCN32s是只有特征map,得出结果都是细节不够好,具体可以...
本文介绍了医学影像经典分割网络的对比。 介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题,我们的任务是使用图像作为输入,为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下,我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象),我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程,但用一张图片可以总结不同的计算...