具体见如下博文: https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/new/129018747 包含100张指针分割数据集,更多的数据集见博文链接。
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DeepLabv3+水稻稻穗语义分割模型在Pytorch当中的实现 ### 目录 1. [性能情况 Performance](#性能情况) 2. [所需环境 Environment](#所需环境) 3. [注意事项 Attention](#注意事项) 4. [文件下载 Download](#文件下载) 5. [训练步骤 How2train](#训练步骤) 6. [预测步骤 How2predict](#预测步骤) 7. [评估步骤 miou](#评估步骤) 8. [参考资料 Reference](#Reference) ### 所需环境 torch==1.2.0 ### 注意事项 代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中(无需运行voc_annotation.py)。 有问题请关注私聊,包此代码的答疑服务,基本秒回,不满意加球球包退款,可接受定制服务
2023-04-08 12:04:03 376.6MB DeepLabv3+ 水稻稻穗分割 pytorch 语义分割
指甲分割 迷你U网络进行指甲分割 我已经实现了CNN,用于在蒙版标签的指甲上进行图像分割- 在训练过程中,我监控了预测的
2023-04-07 15:32:52 19.08MB JupyterNotebook
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YOLOV5-seg实现实例分割+目标检测任务
2023-04-07 15:15:43 380.81MB yolov5 目标检测 实例分割
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道路分割 合作者: 目录 : 介绍 该项目是 “模式分类和机器学习”课程的一部分。 更具体地说,这是我们针对道路分割的第二个项目的解决方案。 该文件概述了我们的代码及其功能。 有关该项目本身的所有其他说明,可以在其官方文件( paper.pdf文件)中找到。 该项目的目标是通过确定哪些16x16像素斑块是道路还是不是道路来分割地球的卫星图像。 简而言之,该代码运行第一个卷积神经网络以获得基本预测。 此后,它运行第二个,即后处理一个,它使用先前计算的预测来给出最终预测。 结果 我们取得了约0.91的F1分数,下面您将看到一个图像,说明所获得的定性结果。 在图像上,每个检测到的道路补丁都以
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PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前,需要先安装PyTorch和Torchvision,以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv
2023-04-06 13:13:14 598KB Python Deep Learning
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为解决工业计算机层析成像(CT)图像的伪影和弱边缘问题,提出一种基于小波变换的图像区域可伸缩拟合能量最小化分割方法,实现图像边缘的精确定位,从而提高图像测量精度。首先,采用小波变换对图像进行预处理,降低金属伪影。然后,采用所提方法精确分割图像,提高感兴趣区域边缘的定位精度。实际数据测量结果表明,所提方法可有效降低图像弱边缘的影响,测量相对误差低于0.7%,相较Chan-Vese算法,测量精度提高了1.4倍,满足实际测量需求。
2023-04-03 11:23:48 2.96MB 图像处理 CT图像测 区域可伸 小波变换
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机械优化设计的一维搜索法的验证 包含一个完整的实验文件Word,进退法+黄金分割法的代码
2023-04-03 11:11:43 172KB 优化设计 Matlab 黄金分割法
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可拖动的jQuery分割div容器插件 split.js是一款可上下左右拖动的jQuery分割div容器插件。该插件可以实现父容器div的上下左右动态分割,并可以上下改变父div的高度,而且宽和高都是按百分比计算。
2023-04-01 20:49:53 73KB jquery javascript div+css css
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图像分割u-net网络代码,基于pytorch
2023-03-30 19:46:36 13.01MB 网络 网络 软件/插件
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