与“分割”和“场景标记”相比，“语义分割”是什么？
语义分割只是一种多余修辞吗？还是“语义分割”和“分割”之间存在差异？与“场景标记”或“场景解析”有什么区别？ 像素级分割和像素分割有什么区别？ （附带问题：当您拥有这种像素级注释时，是否可以免费获得对象检测，还是仍然需要做些什么？） 请提供定义的来源。 使用“语义分割”的来源： Jo...
使用TensorRT部署语义分割网络(U-Net)（不支持上采样）
我正在尝试使用TensorRT部署训练好的U-Net模型。该模型是使用带有TensorFlow后端的Keras进行训练的。代码与此https://github.com/zhixuhao/unet/blob/master/model.py非常相似。当我将模型转换为UFF格式时，使用了类似以下的一...
我能否在TensorFlow中将DeepLab微调到自定义数据集？
我想使用自己的数据集定制deeplab进行图像分割，这可以通过重新训练来实现吗？
图像分割中的不平衡是什么？
我知道在图像分类问题中如猫与狗分类的不平衡问题，如果猫的图像太多而狗的图像太少，但我不知道如何解决分割问题中的不平衡问题。 例如，我的任务是从卫星图像中遮蔽云层，将问题转化为两个分割类别，一个是云，另一个是背景。数据集有5800个大小为256x256的4带16位图像。架构是Segnet，损失...
光滑骰子损失函数如何可微分？
我正在使用Keras训练一个U-Net模型，通过最小化dice_loss函数来解决这个问题。这个函数在这个链接（参考自此）和（参考自此）中广泛使用。def dsc(y_true, y_pred): smooth = 1. y_true_f = K.flatten(y_tru...
U-net和FCN在语义分割中的直觉区别
我不太理解以下内容： 在Shelhamer等人提出的FCN语义分割中，他们提出了像素级预测来构建图像中对象的掩模/精确位置。 在针对生物医学图像分割的稍作修改的FCN U-net 中，主要区别似乎是“与从收缩路径相应裁剪的特征映射连接”。 那么，这个特性为什么在生物医学分割中产生巨大的差...
损失函数在减小，但指标函数保持不变？
我正在从事医学图像分割工作。 我有两个类别。 类别0表示背景，类别1表示病变。 由于数据集高度不平衡，所以我使用的损失函数是（1-加权Dice系数），度量函数是Dice系数。 我已将数据集从0-255标准化为0-1。 我正在使用带tensorflow后端的Keras来训练模型。 在训练UNet...
语义分割损失函数
在二元分割问题中，将交叉熵损失和Dice分数以加权方式组合起来，这种做法是否有意义？ 优化Dice分数会产生过度分割的区域，而交叉熵损失会产生欠分割的区域，对于我的应用场景来说。
多类别分割的广义Dice Loss：Keras实现
我刚刚在Keras中实现了广义Dice损失（Dice损失的多类版本），如ref所述： （我的目标定义为：（batch_size，image_dim1，image_dim2，image_dim3，nb_of_classes）） def generalized_dice_loss_w(y_tr...
如何设置热力图的宽高比
我有一张单通道图像，其中每个整数像素值都映射到一个字符串。例如 5 -> '人'。我想创建一个交互式图片，在悬停在一个像素上时显示它对应的字符串。 我想使用 plotly 热力图来实现这个功能。我遇到的问题如下： 速度非常慢。如果我将 numpy 数组设置为偶数大小（例如 (100...