unet_semantic_segmentation 在InteractiveSegmentation数据集（PyTorch）上使用U-Net模型进行语义分割

Densely Annotated Video Segmentation 是一个高清视频中的物体分割数据集，包括 50个 视频序列，3455个 帧标注，视频采集自高清 1080p 格式。

颜色-检查器检测 一个实现各种颜色检查器检测算法和相关实用程序的软件包。 它是开源的，并根据条款免费提供。 目录 5参考书目 6行为准则 7联系与社交 8关于 1特点 实现了以下颜色检查器检测算法： 分割 2安装 由于它们的大小，在Pypi包中未提供运行各种示例和单元测试所需的资源依赖关系。 克隆存储库时，它们可以作为Git子模块单独使用。 2.1主要依赖 颜色-Checker Detection需要各种依赖性才能运行： python> = 3.5 色彩科学 opencv-python> = 4 2.2 Pypi 满足依赖关系后，可以通过在shell中发出以下命令，从Python软件包索引中安装Color-Checker Detection ： pip install --user colour-checker-detection 总体开发依赖项的安装如下： pi

橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。

Variational and Level Set Methods in Image Segmentation Amar Mitiche · Ismail Ben Ayed

基于局部高斯分布拟合能量的主动轮廓模型

用于食管 GTV 分割的扩张密集注意力 Unet (DDAUnet) 如果此存储库对您有所帮助，请表达您的爱意 :red_heart: 通过放置一个 :star: 在这个项目上 在这里找到手稿： : 提议的CNN 图 1- DDAUnet 网络。 结果 图 2 - DDAUnet 与其他 CNN 对来自两个不同患者的两个切片的定性比较。 2D DSC 值以黄色显示。 手动描绘和网络结果分别用绿色和红色轮廓表示。 引文 @article{yousefi2020esophageal, title={Esophageal Tumor Segmentation in CT Images using a 3D Convolutional Neural Network}, author={Yousefi, Sahar and Sokooti, Hessam and Elmahdy, Mohamed S and Lip

ImageJ_leaf_segmentation 分割并测量垫中单个叶子/藻类的宽度和长度 使用ImageJ 1.53g Java 1.8.0_172 64bits创建和测试Johnny Gan 2021年3月 为了获得更好的结果： 请勿使叶子/藻类彼此靠近（接触）（它们将被分割为一个大物体或被圆形过滤器踢打） 不要在叶子/藻类上放任何可能阻塞它的东西 避免在图片中出现您不感兴趣的东西（空白，剪刀，纸等） 使所有图像之间的成像条件（主要是曝光）保持恒定 尝试尽可能使叶子变平（皱纹会产生使程序混乱的高光和阴影） 避免阴影和光线不均匀（请参阅左边的亮度比右边的亮度高。这会影响叶子/藻类的颜色/强度） 变量说明：宏通过将图像分成其RGB通道来工作。 它假定对象的颜色与背景（以及其他所有东西）的颜色完全不同，因此使用背景和对象之间具有较高分隔的通道进行分割。 ColorChann

人为分割PyTorch 在PyTorch中实现的人体分割，/代码和。 支持的网络 ：骨干 （所有aphas和扩张）， （所有num_layers） ：骨干网 （num_layers = 18,34,50,101）， ：骨干网 （num_layers = 18） ：主干网 （num_layers = 18、34、50、101） ICNet ：主干网ResNetV1 （num_layers = 18、34、50、101） 要评估体系结构，内存，转发时间（以cpu或gpu表示），参数数量以及网络的FLOP数量，请使用以下命令： python measure_model.py 数据集 人像分割（人/背景） 自动人像分割以实现图像风格化：1800张图像 监督人：5711张图片 放 在此存储库中使用了Python3.6.x。 克隆存储库： git clone --re

多任务学习甲状腺区域的甲状腺结节分割Prior 介绍 超声图像中的甲状腺结节分割是一项有价值且具有挑战性的任务，对于甲状腺癌的诊断具有重要意义。 由于缺乏对甲状腺区域感知的先验知识，超声图像固有的低对比度以及超声视频不同帧之间的复杂外观变化，直接应用语义分割技术的现有甲状腺结节自动分割算法很容易会误解非甲状腺区域为结节。 在这项工作中，我们提出了甲状腺区域先导特征增强网络（TRFE-Net）用于甲状腺结节分割。 为了促进甲状腺结节分割的发展，我们贡献了TN3k：甲状腺结节图像的开放式访问数据集，并带有高质量的结节面罩标签。 我们提出的方法在TN3k上进行了评估，并且与现有的最新算法相比具有出色的性能。 建筑学 拟议的TRFE-Net用于甲状腺结节分割的概述。 建议的RPG模块概述。 执照 此代码根据MIT许可证发布（有关详细信息，请参阅LICENSE文件）。 引用 如果您发现这项工作