高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 是一种常用的概率模型,用于对数据进行建模和分割。在前后景分割任务中,GMM 可以用于对图像中的像素进行建模,从而将图像分割为前景和背景。也就是说有些因素是两个或者多个高斯分布的叠加,这就是所谓的高斯混合分布,而将相应的建模过程就叫做高斯混合模型。 高斯混合模型 ...
MATLAB代码 将图像像素分为前景类和背景类。 基于图的流形排序模型的交互式图像分割框架,该模型是一种基于图的半监督学习技术,可以根据输入数据显示的内在结构学习非常光滑的函数。 通过克服传统模型中图构造的两个核心问题:图的结构和图的边缘权值,改进了最终的分割结果。 ID:695627526395916...
CFBI隐式地将嵌入的特性从目标前景和对应的背景进行对比,从而促进前景的分割结果更为精准。有了来自前景和背景的嵌入特性,CFBI就可以从像素和实例尺度上执行引用和预测序列之间的匹配过程,使CFBI对各种目标尺度都具有良好的鲁棒性。我们在三个流行的基准数据集(DAVIS-2016, DAVIS-2017和YouTube-VOS)上进行了广泛的...
简介:语义分割模型作为人工智能领域的重要技术之一,其发展前景备受关注。本文将从技术原理、应用领域以及未来趋势等多个方面,对语义分割模型进行全面解读,帮助读者深入了解这一技术的内涵与外延。同时,我们还将探讨如何更好地利用语义分割模型解决实际问题,为相关从业者提供有价值的参考。 随着人工智能技术的飞速发展,语义...
Relax and Focus on Brain Tumor Segmentation The hidden label-marginal biases of segmentation losses ...
提出了一种基于三阶段的跨场景前景分割框架,该框架使用经跨场景训练的深度前景分割模型作为分割指导(STAM在ChangeDetection2014数据集上使用5%随机数据进行训练),帮助无监督的统计模型(CPB模型)完成背景模型的在线更新,并实现由粗到细的前景分割.在WallFlower与LIMU数据集上进行的跨场景实验结果表明,本文提出的方法优于...
基于迭代模型和数据集扩充的人体前景分割程序是由天津理工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR1033934,属于分类,想要查询更多关于基于迭代模型和数据集扩充的人体前景分割程序著作的著作权信息就到天眼查官网!
目标域增强的无监督跨域分割方法 在医学图像处理过程中,传统的无监督领域自适应方法主要是通过最小化源域和目标域之间的分布差异来实现模型的泛化能力。这些方法通常依赖于源域和目标域之间的共有特征进行结果预测,但却疏忽了目标域的独特特征。在此背景下,研究团队提出了一种名为“基于目标域增强表示的医学图像无监督...
一键抠图 一键抠图是一种图像处理技术,旨在自动将图像中的前景对象从背景中分离出来。它可以帮助用户快速、准确地实现抠图效果,无需手动绘制边界或进行复杂的图像编辑操作。一键抠图的原理通常基于计算机视觉和机器学习技术。它使用深度神经网络模型,通 - 思想柳叶刀于2
大模型的应用前景非常广泛,几乎渗透到了各个行业和领域。以下是几个典型的应用场景:自然语言处理:大模型在自然语言处理领域的应用非常广泛,如机器翻译、文本生成、情感分析等。通过训练大模型,可以实现更加准确和流畅的自然语言处理,为用户提供更好的交互体验。图像识别:大模型在图像识别领域也展现出了强大的应用潜力。