图像分割

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医学影像数据集汇总分享在深度学习领域，数据集的重要性不言而喻，因此本文对医学影像检测领域中公开的数据集进行了一个简要汇总，主要记录数据集的类型、数量等信息，并给出相应的下载地址。

2024 TIP 论文 robust-ref-seg 复现过程本篇是 2024 年 TIP 论文 Toward Robust Referring Image Segmentation 的复现过程。特点是对不存在的目标不会进行错误分割，鲁棒性较高，其结果如图：

学不会lostfound

三、计算机视觉_02计算机视觉领域的四大基本任务计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、人工智能、机器学习、图像处理、神经科学等多个学科的知识

图像分割从基础到进阶：阈值化、K-means和Mean-Shift算法的应用图像分割是计算机视觉中的一项关键技术，用来将图像划分为若干个有意义的区域，以便后续的图像处理和分析工作。根据任务的不同，图像分割可以进一步细分为语义分割、实例分割和全景分割：

笑脸惹桃花

目标检测数据集图片及标签同步裁剪目录前言具体方法使用介绍完整代码在目标检测任务中，模型的训练依赖于大量高质量的标注数据。然而，获取足够多的标注数据集往往代价高昂，并且某些情况下，数据集中的样本分布不均衡，这会导致模型的泛化能力不足。为此，数据增强成为提升模型性能的常用方法之一。

【论文阅读】SAM 2: 分割一切图像和视频继SAM模型发布以来，Meta公司于2024年8月发布第二个图像分割大模型SAM2。相较于第一代SAM模型，论文提出了第二代“分割任意物体模型” (SAM 2)，旨在解决视频中的可提示视觉分割任务（Promptable Visual Segmentation, PVS）。相比于静态图像的分割，视频分割面临着复杂的运动、变形和遮挡等挑战。SAM 2 通过引入数据引擎，改进了模型和数据的互动，并收集了迄今为止最大的可提示视频分割数据集。论文中提到，SAM 2 在视频分割中准确性更高，且比之前的方法减少了三分之

HyperAI超神经

入选ECCV 2024！覆盖5.4w+图像，MIT提出医学图像分割通用模型ScribblePrompt，性能优于SAM外行看热闹，内行看门道，这句话在医学影像领域可谓是绝对真理。不仅如此，即便身为内行人，要想在复杂的 X 光片、CT 光片或 MRI 等医学影像上准确看出些「门道」来，也并非易事。而医学图像分割则是通过将复杂的医学图像中某些具有特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，从而可以辅助医生为患者提供更为准确的诊疗方案，也可以为科研人员进行病理学研究提供更为可靠的依据。

EmguCV学习笔记 VB.Net 11.6 图像分割版权声明：本文为博主原创文章，转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名，未经作者允许不得用于商业目的。 EmguCV是一个基于OpenCV的开源免费的跨平台计算机视觉库,它向C#和VB.NET开发者提供了OpenCV库的大部分功能。

从懒虫到爬虫

基于mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab v3等图像分割模型。支持图像语义分割，图像实例分割，图像全景分割（多模态图像分割平台）图像分割，图像语义分割，基于mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab v3等图像分割模型。支持图像语义分割，图像实例分割，图像全景分割。支持Mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab_v3, SAM, Fast SAM等图像分割模型，可以实现图像精准细致的分割。

OW-VISCap——开放世界视频实例分割方法研究论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.03657本文提出了一种名为 OW-VISCap（开放世界视频实例分割和字幕）的方法。其三大贡献是

SAM 2——视频和图像实时实例分割的全新开源模型源码地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 过去几年，人工智能领域在文本处理的基础人工智能方面取得了显著进步，这些进步改变了从客户服务到法律分析等各个行业。然而，在图像处理方面，我们才刚刚开始。视觉数据的复杂性以及训练模型以准确解释和分析图像的挑战带来了重大障碍。随着研究人员继续探索图像和视频的基础人工智能，人工智能图像处理的未来有望为医疗保健、自动驾驶汽车等领域带来创新。

春末的南方城市

从“抠图”到“抠视频”,Meta上新AI工具SAM 2。继2023年4月首次推出SAM，实现对图像的精准分割后，Meta于北京时间2024年7月30日推出了能够分割视频的新模型SAM 2（Segment Anything Model 2）。SAM 2将图像分割和视频分割功能整合到一个模型中。所谓“分割”，是指区别视频中的特定对象与背景，并可以追踪目标。

夏日的盒盒

《BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention》CVPR2023这篇论文提出了一种新型的视觉Transformer，名为BiFormer，它采用了双层路由注意力（Bi-Level Routing Attention, BRA）机制。注意力机制是视觉变换器的核心构建模块，能够捕获数据中的长期依赖性。然而，这种能力的代价是计算量大和内存占用高。为了解决这个问题，作者提出了一种动态稀疏注意力机制，通过双层路由来实现计算的灵活分配，并具有内容意识。具体来说，对于一个查询（query），首先在粗粒度区域级别过滤掉不相关的键值对，然后在剩余候选区域的联合上应用细粒度的令牌到令牌的

坐在墙上的猫

【Windows11 安装 Detectron2】将using namespace detectron2之前的用下面代码覆盖命令要在这个目录下执行，不要进入到detectron代码中去：

DiffSeg——基于Stable Diffusion的无监督零样本图像分割基于计算机视觉的模型的核心挑战之一是生成高质量的分割掩模。大规模监督训练的最新进展已经实现了跨各种图像风格的零样本分割。此外，无监督训练简化了分割，无需大量注释。尽管取得了这些进展，构建一个能够在没有注释的零样本设置中分割任何东西的计算机视觉框架仍然是一项复杂的任务。语义分割是计算机视觉模型中的一个基本概念，涉及将图像划分为具有统一语义的较小区域。该技术为许多下游任务奠定了基础，例如医学成像、图像编辑、自动驾驶等。

计算机视觉——OpenCV 使用分水岭算法进行图像分割分水岭算法：模拟地理形态的图像分割分水岭算法通过模拟自然地形来实现图像中物体的分类。在这一过程中，每个像素的灰度值被视作其高度，灰度值较高的像素形成山脊，即分水岭，而二值化阈值则相当于水平面，低于这个水平面的区域会被“淹没”。

图像分割：Pytorch实现UNet++进行医学细胞分割UNet++：一种改进的医学图像分割网络UNet++是一种基于经典的U-Net网络结构而进一步优化设计的深度学习模型，主要用于医学图像分割和其他高精度像素级分类任务。U-Net因其在保持图像细节的同时有效利用上下文信息的能力而在分割领域广受欢迎，而UNet++则在此基础上提出了更为精细化和深层次的特征融合机制。

图像处理与视觉感知---期末复习重点（6）1. 图像分割定义：是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。

人像抠图HumanSeg——基于大规模电话会议视频数据集的连接感知人像分割人像抠图将图像中的人物与背景进行像素级别的区分的技术。通过人像分割，可以实现诸如背景虚化、弹幕穿人等各种有趣的功能，为视频通话和影音观看提供更加优质和丰富的体验。由于广泛部署到Web、手机和边缘设备，肖像分割在兼顾分割精度的前提下，需要具有极快的推理速度。

北方骑马的萝卜

U-Net代码复现--更新中本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet 深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好） UNet论文解读：医学图像分割：U_Net 论文阅读数据：https://hackernoon.com/hacking-gta-v-for-carvana-kaggle-challenge-6d0b7fb4c781