图像分割

03基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含遥感深度学习数据集制作与大图预测）-实践篇-使用公开数据集进行深度学习遥感地物分类2 使用公开数据集进行深度学习遥感地物分类2.1代码整体介绍2.2问题定义与数据收集2.2.1问题定义

04基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含遥感深度学习数据集制作与大图预测）-实践篇-使用自己的数据集进行深度学习遥感地物分类目录第二篇实践篇3 使用自己的数据进行深度学习遥感地物分类3.1代码整体介绍3.2问题定义与数据收集

00基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含遥感深度学习数据集制作与大图预测）-前言本教程是我研究生期间工作的一个总结，适合地信遥感专业或者计算机专业同学想利用Python在本地利用深度学习进行遥感影像地物分类的同学，尤其是刚刚开始深度学习遥感地物分类的同学。因为本教程中既有遥感和深度学习的基础理论知识，也有编程实践，这样既能让计算机专业的同学了解到遥感的基本知识，也能让遥感地信专业的同学了解到深度学习的基础理论与编程实现。

02基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含遥感深度学习数据集制作与大图预测）-实践篇-python基础与遥感深度学习境配置目录第二篇实践篇1 python基础与遥感深度学习境配置1.1初识Python1.1.1Python安装与环境配置

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OpenCV(五十)：meanshift图像分割MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度的非参数聚类算法，最早用于统计学中的密度估计，后来被广泛应用于图像分割、目标跟踪、特征空间聚类等领域。在 OpenCV 中，MeanShift 主要用于图像分割和平滑（边缘保持滤波）。

第一阶段：U-net++的概况和核心价值带着问题阅读：在医学影像、遥感检测等领域，图像分割任务常如“大海捞针”——我们需要从复杂的背景中精准勾勒出目标轮廓。2015 年诞生的 U-Net 以其简洁的编码器-解码器结构和跳跃连接成为分割任务的里程碑，但它也留下了两个关键难题：网络到底该多深？不同层次的特征如何更自然地融合？

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OpenCV(四十九)：GrabCutGrabCut 是计算机视觉领域中一种经典的交互式图像分割算法，由 Microsoft Research Cambridge 在 2004 年提出，最初发表在 SIGGRAPH 会议上。该算法旨在从图像中分离出前景对象和背景，特别适用于前景与背景颜色分布复杂、边界模糊的场景。GrabCut 的名称来源于 “Graph Cut”，它将图像分割问题转化为图论中的最小割（Min-Cut）问题，通过能量最小化来实现分割。

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OpenCV(四十二)：图像分割原理图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉中的基础问题，其目标是将一幅图像划分为若干具有语义一致性或视觉一致性的区域，使同一区域内像素在灰度、颜色、纹理或空间特征上具有较强相似性，而不同区域之间存在明显差异。在 OpenCV 中，图像分割通常作为目标检测、目标识别、视频分析、医学图像处理、工业视觉等任务的前置步骤。

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OpenCV(四十三)：分水岭法分水岭算法（Watershed Algorithm）是一种经典的基于数学形态学的图像分割方法，常用于解决相互接触或重叠目标的分割问题，在医学图像、显微镜图像、工业检测等领域应用广泛。

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C++医学图像处理经典ITK库用法详解＜四＞：图像分割模块功能ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) 是一个开源的跨平台软件开发工具包，主要用于图像处理，特别是生物医学图像处理领域。该工具包提供了一套丰富的图像处理算法，特别是在图像分割和配准方面具有强大的功能。

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Survey on semantic segmentation using deep learning techniques语义分割是计算机视觉系统中的一项具有挑战性的任务。为解决这一问题，人们开发了许多方法，涵盖自动驾驶汽车、人机交互、机器人技术、医学研究、农业等领域。其中许多方法都是基于深度学习范式构建的，且已展现出显著的性能。基于此，我们提议对这些方法进行综述，首先根据其架构背后的共同概念将其分为十类；其次，概述用于评估这些方法的公开可用数据集；此外，介绍用于衡量其准确性的通用评估矩阵；再者，重点关注部分方法，并仔细研究其架构，以探究它们如何取得所报告的性能；最后，通过讨论一些开放性问题及其可能的解决方案来总结全文。

【图像分割大模型】突破少样本分割瓶颈！CMaP-SAM 横空出世：收缩映射 + SAM 实现 71.1mIoU 巅峰性能编辑前言一、核心创新：三大模块破解 SAM+FSS 融合难题1.1 收缩映射先验模块：数学保证下的位置先验优化

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DeepLab（V3）在这项工作中，我们重新审视了空洞卷积这一强大的工具，它能够明确地调整滤波器的视野范围，并控制深度卷积神经网络计算出的特征响应的分辨率，主要用于语义图像分割的应用中。为了处理在多个尺度上分割物体的问题，我们设计了采用空洞卷积进行级联或并行的模块，通过采用多种空洞率来捕捉多尺度的上下文。此外，我们提议对之前提出的空洞空间金字塔池化模块进行扩展，该模块能够探测不同尺度的卷积特征，同时包含图像级别的特征以编码全局上下文，并进一步提升性能。我们还详细阐述了实现细节，并分享了我们在训练系统方面的经验。所提出的“Dee

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在线教程丨30毫秒处理100个检测对象，SAM 3实现可提示概念分割，性能提升2倍在视觉场景中识别并分割任意物体的能力，是多模态人工智能的重要基础，可广泛应用于机器人、内容创作、增强现实、数据标注等领域。SAM（Segment Anything Model）是 Meta 于 2023 年 4 月发布的人工智能通用模型，提出了针对图像和视频的可提示分割任务，主要支持基于点、框或掩码的提示来分割单个目标。

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SAM3论文精读（逐段解析）论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.167192025Meta 超级智能实验室

【复杂网络分析】复杂网络分析技术在图像处理中的经典算法与应用实践在图像处理领域，传统方法（如CNN、SIFT）常受限于局部特征提取，难以处理像素间的全局关联与复杂结构信息。而复杂网络凭借其对“节点-边”拓扑关系的建模能力，能将图像转化为结构化网络，从而挖掘像素背后的隐藏关联——这一“跨界结合”正成为解决复杂图像处理问题的新路径。本文将从结合逻辑出发，拆解经典算法，分析落地应用，并附上可复现的实战代码，为开发者提供技术参考。

【youcans论文精读】U-Net：用于医学图像分割的 U型卷积神经网络欢迎关注『youcans论文精读』系列Olaf Ronneberger 等人提出的 U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络。该架构采用编码器-解码器结构，编码器通过卷积层和最大池化操作提取图像的上下文信息，解码器则通过上采样和卷积操作重建分割掩码。 U-Net的创新之处在于其跳跃连接（skip connections），这些连接将编码器中的高分辨率特征与解码器中的对应层相连，从而在分割过程中保留了空间信息。这种设计使得U-Net在生物医学图像分割任务中表现出色，尤其是在处理细胞分割和器官识别等

【youcans论文精读】VM-UNet：面向医学图像分割的视觉 Mamba UNet 架构欢迎关注『youcans论文精读』系列2024年 Jiacheng Ruan 等在 arXiv 发布论文【VM-UNet：面向医学图像分割的视觉Mamba UNet架构】（VM-UNet: Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation）。

【图像处理基石】什么是分水岭算法？图像分割是计算机视觉的核心任务之一，而分水岭算法凭借其直观的“地形注水”思想和强大的分割能力，成为处理粘连目标、复杂纹理场景的利器。本文将从原理到实战，带你彻底搞懂分水岭算法，还会通过OpenCV代码手把手实现目标分割！

期刊研究热点扫描｜一文了解计算机视觉顶刊TIP的研究热点本推文对2025年9月计算机视觉顶级期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（简称TIP）的研究热点进行了分析，对收录的60篇论文进行了标题高频词统计，深入挖掘了计算机视觉领域的当前研究动态。希望本文能为计算机视觉领域的研究人员提供一些有价值的参考。