🔍 医学图像分割:将医学图像中的特定区域或结构进行精确分割,如CT、MRI等。 📊 图像分类:对医学图像进行分类,如病理检测、病灶检测等。 🎯 目标检测:在医学图像中定位和识别特定目标,如肿瘤、病变等。 🛠️ 多模态医学图像融合:将不同模态的医学图像进行融合,提供更全面的信息。 🔄 医学图像预处理:对医...
一、图像分类1、定义图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。2、分类方法及卷烟车间应用2.1基于色彩特征的索引技术常见的检测模型包括基于直方图的检测...
分割包括语义分割(semantic segmentation)和实例分割(instance segmentation),前者是对背景分离的拓展,要求分离开具有不同语义的图像部分,而后者是检测任务的拓展,要求描述出目标的轮廓(相比检测框更为精细)。分割是对图像的像素级描述,它赋予每个像素类别意义,适用于理解要求较高的场景,如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
这不同于分类/定位任务——对很多对象进行分类和定位,而不仅仅是对个主体对象进行分类和定位。在对象检测中,你只有 2 个对象分类类别,即对象边界框和非对象边界框。例如,在汽车检测中,你必须使用边界框检测所给定图像中的所有汽车。 如果使用图像分类和定位图像这样的滑动窗口技术,我们则需要将卷积神经网络应用于图像...
基于候选区域的目标检测算法通常需要两步：第一步是从图像中提取深度特征，第二步是对每个候选区域进行定位(包括分类和回归)。其中，第一步是图像级别计算，一张图像只需要前馈该部分网络一次，而第二步是区域级别计算，每个候选区域都分别需要前馈该部分网络一次。因此，第二步占用了整体主要的计算开销。R-CNN, Fast...
人类对计算机视觉感兴趣的最重要的问题是图像分类 (Image Classification)、目标检测 (Object Detection) 和图像分割 (Image Segmentation),同时它们的难度也是依次递增。 在分类任务 (Image Classification) 中,我们只关注图片中物体的类别。 目标检测 (Object Detection)任务中,我们不仅要识别出图片中物体的类别,同时还要...
目标检测,也叫目标提取,是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。 作为计算机视觉的一个重要分支,目标检测的任务是在一幅图像或视频中找到目标类别以及目标位置。与图像分类不同,目标检测侧重于物体搜索,被检测目标必须有固定的形状和轮廓;...
🌟 医学图像处理,图像分割,图像分类,目标检测,SCI指导 🌟 🏥 医学图像(CT, DR, MRI)格式转换 🏥 🔄 将医院内拷贝的DICOM(.dcm文件)无损转换为.JPG格式 🌐 薄层图像三维重建,断层section分析 📚 SCI指导(现有三篇三四区SCI,欢迎交流)
现在,大部分图像分类技术都是在 ImageNet 数据集上训练的, ImageNet 数据集中包含了约 120 万张高分辨率训练图像。测试图像没有初始注释(即没有分割或标签),并且算法必须产生标签来指定图像中存在哪些对象。 现存的很多计算机视觉算法,都是被来自牛津、 INRIA 和 XRCE 等顶级的计算机视觉团队在 ImageNet 数据集上...
在题目中也提到了,CV类任务大概有这些分类:分类、检测、分割、关键点识别、图像生成、度量学习。这些任务的共同之处是输入都是图片,而输出就和具体的任务相关了。 分类任务(Clarification)很好理解,就是对输入图片进行分类(具体可选类别需要事先确定)。分类任务是其他CV任务的基础。例如下图输入一张猫的图片,网络输...