代码包实现了图像分割措施并复制了论文中的所有结果： 图像分割和对象提议技术的监督评估Jordi Pont-Tuset和Ferran Marques，TPAMI，2015年。 图像分割监督评估的度量和元度量Jordi Pont-Tuset和Ferran Marques，CVPR，2013年。 包含更新的评估以及所有技术的可浏览结果。 版本历史： v3.0 ：泛化到Pascal上下文，Pascal VOC，SBD。 v2.1 ：修复了2.0以上的错误。 稳定释放。 v2.0 ：Beta版本，包括PAMI论文上的所有实验。 它包括以下改进： 通过输入转换器轻松评估任何类型的格式。 轮廓检测器也可以包含在精度/召回曲线中。 最新的预计算结果列表（直到ICCV 2015）。 从BSR中删除了依赖性。 v1.1 ：稳定的版本，v1.0上的错误修复，仍处于CVPR级别。 v1.0

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手写图像中文本行的分割算法

描述 此回购包含ICNet实现由PyTorch，基于的Hengshuang赵和等。 al（ECCV'18）。 默认情况下，对进行培训和评估。 要求 带有以下pip3 install -r requirements.txt Python 3.6或更高版本： 火炬== 1.1.0 torchsummary == 1.5.1 火炬视觉== 0.3.0 numpy == 1.17.0 枕头== 6.0.0 PyYAML == 5.1.2 更新 2019.11.15：更改crop_size=960 ，最佳mIoU增至71.0％。 花了大约2天的时间。 获取 表现 方法 浓度（％） 时间（毫秒） 第一人称射击 内存（GB） 显卡 ICNet（论文） 67.7％ 33毫秒 30.3 1.6 泰坦X ICNet（我们的） 71.0％ 19毫秒 52.6 1.86 GTX

爬山法处理图像，这是最常用的图像处理方法了。

基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征, 首先将图像划分成 16×16 子块, 然后在块中按