不是的，mask中文一般翻译为蒙版或者遮罩，unet中标签一般指的是groundTruth也就是手工的manual
我们要得到的结果是mask,保存生成的.json文件还需要通过转换得到对应的mask图像。 (这里的转换有两种方式,一种是找到当前python环境下的labelme_json_to_dataset.py进行修改,二是直接在命令行中调用对应的接口labelme_json_to_dataset {file}生成mask,由于单命令行直接执行一个文件的生成,因此这里考虑编写对应的脚本,...
Mask R-CNN是一种对象检测和分割网络架构,它在多种视觉任务中表现出色。对象检测是一种计算机视觉任务,其目标是在输入图像中识别和定位物体。Mask R-CNN扩展了之前的R-CNN架构,并引入了一个新的分支用于预测物体的边界框和掩码。 Mask R-CNN的主要特点是其多任务学习能力,它同时进行对象检测、分割和掩码预测。这...
sample_mask = imread(self.masks[idx]) /255 iflen(sample_mask.shape) ==3: sample_mask = sample_mask[...,0] augmented = self.transforms(image=sample_image, mask=sample_mask) sample_image = augmented['image'] sample_mask = augmented['mask'] sample_image = sample_image.transpose(2,0,...
将数据集下载后放到将训练集放到data文件夹中,其中图片放到imgs文件夹中,mask放到masks文件夹中,测试集放到test文件夹下面: 由于原程序是用于Carvana Image Masking Challenge,所以我们需要修改加载数据集的逻辑,打开utils/data_loading.py文件: https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge ...
受到[39]的启发,考虑在跳过连接中应用顺序通道-空间注意力机制,并提出跳过连接通道-空间注意力,简称SCCSA。SCCSA模块可以有效地补偿下采样引起的空间信息损失,增强解码器中每个层的多尺度特征的全局维度交互,从而在生成输出Mask的同时恢复细粒度细节。 如图2(b)所示,SCCSA模块包括通道注意子模块和空间注意子模块。
mask = (image > 0).float() # 随机生成掩码 return image, mask # 训练模型 def train_model(): image_size = 128 batch_size = 8 num_epochs = 10 learning_rate = 1e-3 # 实例化模型、损失函数和优化器 model = UNet() criterion = nn.BCELoss() # 使用二元交叉熵损失 ...
'mask': torch.from_numpy(sample_mask.copy()).float()} return(data) defget_valid_transforms(crop_size=256): returnA.Compose( [ A.Resize(crop_size, crop_size), ], p=1.0) deflight_training_transforms(crop_size=256): returnA.Co...
UNet通过利用编码器将语义信息投射到低级特征,以及解码器逐步将语义特征上采样到分割 Mask ,定义了一个通用的分割网络架构。其许多后续工作在卷积神经网络(CNN)的背景下扩展了这一想法。最近,许多研究引入了视觉 Transformer ,通过使用自注意力机制来解决CNN的限制。尽管ViT具有较大的感受野,并能捕获不同图像块之间的...
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。 全景分割(Panoptic Segmentation):可以理解为语义分割和实...