图像分割的领域非常多,无人车、地块检测、表计识别等等。 本示例简要介绍如何通过飞桨开源框架,实现图像分割。这里我们是采用了一个在图像分割领域比较熟知的U-Net网络结构,是一个基于FCN做改进后的一个深度学习网络,包含下采样(编码器,特征提取)和上采样(解码器,分辨率还原)两个阶段,因模型结构比较像U型而命名为U...
本实验的实现方案如 图3 所示,对于一幅宠物图像,首先使用卷积神经网络U-Net网络中的编码器提取特征(包含4个下采样阶段),获取高级语义特征图;然后使用解码器(包含4个上采样阶段)将特征图恢复到原始尺寸。在训练阶段,通过模型输出的预测图与样本的真实标签图构建损失函数,从而进行模型训练;在推理阶段,使用模型的预测图...
基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割 小郭的牧羊人09 2枚 BML Codelab 2.5.0 Python3 初级计算机视觉 2023-07-28 13:33:55 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 V1.0 2023-07-30 01:11:54 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富...
基于卷积神经网络的猫狗图像识别实验 神经网络猫狗图像分类 该例程使用数据集来源于 kaggle cat_VS _dog 数据集中的一部分, 用卷积神经网络实现猫狗图片二分类,例程序比较简单,就不多解释了,代码中会有相应的注释,直接上代码: import numpy as np import pandas as pd from keras.preprocessing.image import Imag...
第二:数据流入四个全局池化Avg1(1x1), Avg2(2x2), Avg3(3x3), Avg6(6x6),然后每个池化层独自经历1x1卷积将通道转化为A的1/4,接着上采样至A的大小,然后torch.cat((Avg1,Avg2,Avg3,Avg6,A),dim=1),再上采样至输入层图像大小。最后1x1降至通道数==类别数。
基于卷积神经网络的U-net模型的人像分离工具.docx,摘要 图像信息是人类视觉感知信息的重要部分,随着计算机、电子技术 日益进步,大规模运算和信息的数-模转换走入现实,由此催生出分为图 像识别、分割、重建等领域的数字处理技术蓬勃发展。作为图像分割的 典型应用场景,人
使用U -net ++卷积神经网络对L U N A 16肺部CT 数据集进行训练，将训练好的模型用于肺实质分 割。肺实质分割网络输出平均D ice 系数为0.9925，实现了较为精准的肺实质分割。通过U -net —卷积神经网络实现了对肺实质快速、准确的分割，对肺部疾病的计算机辅助诊断的发展具有一定的推动作用。关键词：计算机辅助...
阈值分割图像分割波高周期针对水体运动导致电子传感装置测量结果准确性下降的问题和阈值分割法无法在光照场景下测量波面的问题,文章提出了一种基于U-net卷积神经网络的波浪测量方法.实验过程首先由高清摄像机录制水槽中的波浪运动过程,将视频处理成时间连续的波面图像,其次通过U-net卷积神经网络对波面图像进行图像分割并提取...
海水养殖业在广东省海洋经济中占据重要地位,及时准确地掌握海水养殖区的空间分布及面积变化趋势,对海水养殖业的可持续发展具有重要的促进作用.相较于传统解译方法存在可重复性差,适用范围小,主观随意性强等问题,深度学习网络模型中的U-Net卷积神经网络能够更好地从遥感影像中提取目标特征,具有更高的提取精度.鉴于此,本...
U-Net通俗来讲也是全卷积神经网络的一种变形,主要其结构经论文作者画出来形似字母U(见图 1),因而得名U-Net。整个神经网络主要有两部分组成:搜索路径(contracting path)和扩展路径(expanding path)。搜索路径主要是用来捕捉图片中的上下文信息(context information),而与之相对称的扩展路径则是为了对图片中所需要分割...