语义分割

图像分割：PyTorch从零开始实现SegFormer语义分割[1] Enze Xie, Wenhai Wang, Zhiding Yu, Anima Anandkumar, Jose M. Alvarez, Ping Luo. SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers. 2021 [2] https://github.com/NVlabs/SegFormer.git [3] https://github.com/bubbliiiing/seg

【深度学习计算机视觉】09：语义分割和数据集【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【无标题】SceneSplat：基于视觉-语言预训练的3DGS场景理解标题：<SceneSplat: Gaussian Splatting-based Scene Understanding with Vision-Language Pretraining> 来源：阿姆斯特丹大学计算机视觉实验室、苏黎世联邦理工学院、索菲亚大学圣克利门特·奥赫里德斯基学院、南京航空航天大学、比萨大学、特伦托大学主页：https://github.com/unique1i/SceneSplat

论文阅读-Gated CRF Loss for Weakly Supervised Semantic Image Segmentation全监督的语义分割需要对全图进行完全而精确的标注。当需要标注的目标在图像中较多，又或形状不规则，又或边界不清晰，人工进行标注的成本就极高，甚至无法进行标注。比如下图1-1所示，需要分割图片中的"脏污"，这用全监督的方式训练该如何标注呢？图1-1中，我们可以确定一些区域必然是脏污，一些区域必然不是脏污，至于比较模糊的区域，使用弱监督的方式进行标注的话，就可以不标注，让模型自行判断。对于确定的区域，也不需要完全的标注，只需要标注部分即可。也就是说，对于图1-1，使用弱监督模型进行训练时，一种标注方式就是在确定是

[Token]ALGM: 基于自适应局部-全局token合并的简单视觉Transformer用于高效语义分割, CVPR2024ALGM: Adaptive Local-then-Global Token Merging for Efficient Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers paper|code

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yolov8分割任务的推理和后处理解析这篇文章主要分享yolov8模型用于图像分割时，模型输出和后处理。彻底理了下，可以总结为以下3点：yolov8官方代码路径：https://github.com/ultralytics/ultralytics

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終不似少年遊*

【从基础到模型网络】深度学习-语义分割-ROI在语义分割中，ROI（Region of Interest，感兴趣区域）是图像中需要重点关注的部分。其作用包括：提高效率，减少高分辨率图像的计算量；增强分割精度，聚焦关键语义信息；减少背景干扰，提升模型性能；适应特定场景需求，如医学图像中的肿瘤检测或自动驾驶中的行人检测。ROI 提取可通过手动标注、目标检测算法或注意力机制实现，是优化语义分割任务的重要手段。

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【从基础到模型网络】深度学习-语义分割-基础语义分割在深度学习与人工智能领域占据重要地位。它是计算机视觉的核心任务之一，能够将图像像素级地划分为不同语义类别，为理解图像内容提供关键支持。在自动驾驶中，可精准识别道路、车辆、行人等元素，保障行车安全；在医学影像分析中，能准确分割器官和病变区域，辅助疾病诊断。此外，它还广泛应用于机器人视觉、卫星图像分析等领域，推动人工智能向更精准、更智能的方向发展，是实现智能视觉感知的关键技术。

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【语义分割专栏】先导篇：评价指标(PA,CPA,IoU,mIoU,FWIoU,F1)本篇向大家介绍下语义分割任务中的常用的评价指标。该怎么评价语义分割模型的优劣以及好坏呢？以下就是些常用的评价指标。本篇文章收录于语义分割专栏，如果对语义分割领域感兴趣的，可以去看看专栏，会对经典的模型以及代码进行详细的讲解哦！其中会包含可复现的代码！

【语义分割专栏】先导篇：常用数据集(VOC、Camvid、Cityscape、ADE20k、COCO)本篇向大家介绍下语义分割任务中的常用的数据集。本文将会向大家介绍常用的一些数据集以及数据集的处理加载方式。本篇文章收录于语义分割专栏，如果对语义分割领域感兴趣的，可以去看看本专栏，会对经典的模型以及代码进行详细的讲解哦！其中会包含可复现的代码！

deeplabv3+街景图片语义分割，无需训练模型，看不懂也没有影响，直接使用，cityscapes数据集_23语义分割之后，用pyhton统计各个类别所占像素个数，用于后续定量指标的计算。优势：全网最全最细！ 1、从数据原理到应用给你讲清楚。 2、专注于城市研究。邮箱：随意发送内容到邮箱获取联系方式，邮箱已设置自动回复！！！不看私信，没精力看。437969428@qq.com

基于UNet算法的农业遥感图像语义分割——补充版本案例希望建立一个UNET网络模型，来实现对农业遥感图像语义分割的任务。本篇博客主要包括对上一篇博客中的相关遗留问题进行解决，并对网络结构进行优化调整以适应个人的硬件设施——NVIDIA GeForce RTX 3050。