1. 架构选择:U-Net因其编码器-解码器结构有助于保留空间信息,跳跃连接可恢复细节,适合高精度分割任务2. 编码器预训练:采用ResNet等预训练主干网络有助于提取有区分度的特征3. 损失函数:交叉熵损失监督像素级分类,可加入Dice Loss解决类别不平衡4. 数据增强:采用随机旋转/翻转/颜色抖动,提升模型泛化能力5. 后处...
前景分割(也常被称为image matting)是计算机视觉和图形学中的常见任务,用于估计输入图像精确的前景物体掩膜。 来自大连理工的研究人员发现,前景物体可以用不同层次的信息来进行表示,包括中心的目标主体、粗粒度的边缘和细粒度的细节等。 基于这样的想法,他们的论文提出了一种方法:基于多尺度组合的网络架构(MSIA-matte)...
GSOCBackgroundSubtractor是OpenCV自带的Improved Background-Foreground Segmentation Methods模块bgsegm中一种效果比较好的算法。这个算法来自GSOC Google编程之夏,因此没有对应的论文可以参考。我在查找资料的过程中没有发现关于此算法的任何中文资料,因此我过了一下源代码,分析了一下实现思路: GSOCBackgroundSubtractor源...
# history:用于训练背景的帧数,默认为500帧,如果不手动设置learningRate,history就被用于计算当前的learningRate,此时history越大,learningRate越小,背景更新越慢; # varThreshold:方差阈值,用于判断当前像素是前景还是背景。一般默认16,如果光照变化明显,如阳光下的水面,建议设为25,36,具体去试一下也不是很麻烦,值越...
论文 > 期刊/会议论文 > 基于背景前景分割.的全局运动估计算法 打印 转格式 42阅读文档大小:159.13K3页chxbill08上传于2015-03-15格式:PDF
一种视频序列中运动前景分割算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于前景分割的自阴影去除算法
因此OpenCV实现了一个基于标记的分水岭算法,可以指定哪些是要合并的山谷点,哪些不是。这是一个交互式的图像分割。所做的是给我们知道的对象赋予不同的标签。用一种颜色(或强度)标记我们确定为前景或对象的区域,用另一种颜色标记我们确定为背景或非对象的区域,最后用0标记我们不确定的区域。这是我们的标记。然后...
对语义分割模型来说,通常用执行时间、内存占用以及准确度来评价算法的效果。对于执行时间、内存占用不做过多解释。 PA(Pixel Accuracy,像素精度):最简单的度量计算,总的像素跟预测正确像素的比率 $$ {\rm{PA}} = \frac{{\sum\limits{i = 0}^k {{P{ii}}} }}{{\sum\limits{i = 0}^k {\sum\limit...
1.基于超像素GrabCut和图像Matting技术的交互式快速前景分割算法。特别地,首先应用超像素分割算法对图像...