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计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解和解释人类世界中的视觉信息。图像分割(Image Segmentation)和语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉中的两个重要技术，它们涉及将图像中的不同部分分为不同的类别，以便计算机更好地理解图像的
无论输入的图片尺寸多大，都会经过letter_box后，变为512x512尺寸 21个channel代表（20+1）个类别，512x512为模型输入及输入尺寸 经过softmax后，512x512的mask图中，每个位置(x,y)对应的21个channel的值和为1。 pr类型是np,array，所以可以通过这种方式进行逆letter_box操作，将mask的宽高，还原
给每个像素分配类别标签。 不区分实例，只考虑像素类别。 滑动窗口缺点 重叠区域的特征反复被计算，效率很低。 所以针对该问题提出了新的解决方案–全卷积。 让整个网络只包含卷积层，一次性输出所有像素的类别预测。 全卷积优点 不用将图片分为一个个小区域然后再
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产
第一部分：引言和UNet架构简介 引言 ： 医学图像分割是医疗图像处理的重要领域，它涉及将图像划分为多个区域，以标识和隔离感兴趣的区域（如器官、肿瘤等）。近年来，随着深度学习技术的发展，多种神经网络模型被应用于这一领域。其中，UNet模型因其出色的表现而受
参考自，PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 代码仓库地址为：https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍 这次介绍的是一个比较基础的工作，针对空间点云，进行分类或者语义分割的框架，现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。 该工作的目的就是
目录 前言 一、初识感受野 1.1猜一猜他是什么？ 1.2人眼视觉系统下的感受野 1.3深度神经网络中的感受野 1.3.1感受野的性质 1.3.2感受野的定义 1.3.3举一个例子 1.3.4以VGG网络为例 二、感受野的计算 2.1 哪些操作能够改变感受野？ 2.2 感受野的计算公式 2.3 感受野的中心位置计算
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用UNet网络做图像语义分割的方法，教程很详
大家好，我是微学AI，今天给大家带来深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战，实现人物图像抠图的效果。语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是将图像中的每个像素都分配一个语义类别标签。与传统的目标检测或分类任务不同，语义分割不仅需要识别图像中存在
计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类世界中的视觉信息。计算机视觉的主要任务包括图像识别、图像分类、目标检测、对象跟踪、场景理解等。在过去的几十年里，计算机视觉的研究和应用得到了广泛的关注和发展。然而，
