2二维局部熵模型从一维熵原理可知灰度的概率统计方法是使用熵原理选取阈值的关键因此可用高维统计量或条件统计量计算图像近邻灰度的高维概率或条件概率获得图像的局部统计特征信息实现高维熵或条件熵的图像分割28 第25 卷第 6 期 2012 年 12 月 模式识别与人工智能 PR & AI Vol. 25 No. 6 Dec 2012 图像...
它依据信息论中的交叉熵概念进行设计。计算时需将预测结果转化为概率分布。多类分割交叉熵损失对不均衡数据集敏感。能让模型更好学习各类别特征差异。不同类别权重可调整多类分割交叉熵损失。多类分割交叉熵损失可用于评估语义分割。其值越小表明模型预测越接近真实标签。复杂数据集里多类分割交叉熵损失作用大。计算...
抽象到物理层面反过来理解就是:一个箱子隔成两个等体积部分,一边放1000个具有一定初速度的粒子,在里面自由运动,且能量不衰减,当把中间的隔板拿开,最后1000个粒子总会在箱子中趋向均匀分布,这就是系统熵增的一个过程,反过来理解就是熵越大越趋向于均匀分布。 那这与我们的图像分割有什么关系呢?阈值将图像所有的像素...
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的不确定度,即信息熵为: H(ξ)=∑ i=1 n p i log1 p i =−∑ i=1 n p i logp i 熵越大,越不确定。熵为0,事件是确定的。例如抛硬币,每次事件发生的概率都是1/2的话,那么熵=1:H(X)=-(0.5log0.5+0.5log0.5)=1。 那么这个式子是怎么来的呢?为什么会用log表示?我也不知道啊,查查文献。
图2.1 最大熵图像分割算法 实现这一部分时遇到了一个问题,就是通过给出的熵函数计算时,会出现某一灰度值出现的概率为0,导致公式中需要计算LOG(0),matlab计算这个式子时会自动返回-INF表示这是一个非常小的数,但这时这个INF值会使这一个阈值的熵都为NaN,导致整个计算阈值的程序出现错误,找不到最佳阈值。因此需...
在本文中,我们引入了U-CE,这是一种新型的用于语义分割的不确定性感知交叉熵损失。U-CE通过对常规交叉熵损失逐像素加权,将基于蒙特卡罗衰减的预测不确定性加入训练过程中。因此,我们能够训练模型,这些模型本质上在训练后能够预测重要的不确定性,同时提高其分割性能。通过使用ResNet-18和ResNet-101框架在Cityscapes和ACD...
抖音视界取得用于分割语法的熵编解码方法及装置专利 金融界2024年12月25日消息，国家知识产权局信息显示，抖音视界有限公司取得一项名为“用于分割语法的熵编解码的方法及装置”的专利，授权公告号CN 115516863 B，申请日期为2021年5月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
分割的熵 分割的熵（entropy of the partition）是1993年公布的数学名词，出自《数学名词》第一版。公布时间 1993年，经全国科学技术名词审定委员会审定发布。出处 《数学名词》第一版。