Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization 数据集，方便不好下载的人

这个演示展示了如何创建、训练和评估基于 AlexNet 的全卷积网络进行语义分割。MATLAB 和计算机视觉系统工具箱提供了 fcnLayers 函数来创建 FCN，但这是基于 VGG-16 的 FCN。如果你想使用更低的计算网络成本，FCN-AlexNet 可能是选择之一。 基于 AlexNet 的 FCN 语义分割演示。 了解如何定义基于 AlexNet 的 FCN、学习和评估您的网络。 Computer Vision System Toolbox 提供了一个名为 fcnLayers 的函数，它可以很容易地定义 FCN，但这是一个基于 VGG-16 的网络。当您由于计算成本而想尝试更紧凑的网络时，或者当您想尝试基于 VGG-16 以外的网络作为性能比较标准的 FCN 时，请尝试。 [键控]图像处理、分割、深度学习、深度学习、演示、IPCV演示、神经网络

Yolo 语义分割Semantic Segmentation代码修改及训练全纪录

自动Trimap生成器 关键字：Alpha合成Trimap 关键：Alpha合成，三分图 ーワード：アルファチャンネル，マスク画像 介绍 在图像遮罩中，trimap通过标记未知区域来估计背景的前景 从数学上讲，图像可以用以下等式表示： 在该等式中， I p表示整个图像， F p表示确定的前景，而B p表示确定的背景。 另一方面， 是一个alpha遮罩常数，其值在0到1之间。 值为0表示像素属于背景； 而一个 值1表示相反。 任何 中间的值表示必须确定的混合像素。 说明 从二进制（蒙版）图像输入生成三图（前景，背景和未知区域） 前景的像素值为255； 背景的像素值为0； 未知像素的像素值

项目更新日志 2020.12.10 项目结构调整, 已经删除之前代码, 调整结束会重新上传代码 2021.04.09 重新上传代码, "V1 commit" 2021.04.22 更新torch distributed training 持续更新 1. 效果展示（cityscapes） 使用模型 DDRNet 1525张测试集, 官方Miou=78.4069% Average results Class results1 Class results2 Class results3 原图和预测图对比 origin gt predict 2. 环境安装 pip install -r requirements.txt 实验环境： Ubuntu 16.04 Nvidia-Cards >= 1 python==3.6.5 具体依赖安装包见requirement.txt 3. 模型搭建 所有的模型搭建

塞特-火炬 由于原始论文（使用变压器从序列到序列的角度重新思考语义分割）没有官方代码，因此我使用pytorch实现了SETR-Progressive UPsampling（SETR-PUP）。 原始论文： 维生素 Vit模型也已实现，您可以将其用于图像分类。 用法SETR from SETR . transformer_seg import SETRModel import torch if __name__ == "__main__" : net = SETRModel ( patch_size = ( 32 , 32 ), in_channels = 3 , out_channels = 1 , hidden_size = 1024 ,

固定尺寸，高度360，宽度480的VOC2012语义割数据集

注意是英文原版！技术达人必备！VMware NSX 软件定义网络之微分段核心技术介绍

神经网络和隐马尔可夫模型的步态分割

基于区域生长法的图像分割matlab代码明显的结果 该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。 该方法包括4个主要部分： 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 自动选种 基于初始种子的区域生长 合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域） 我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。 一些结果包括在下面。 在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。 最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并 相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。 如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。 相似度：0.2，尺寸：1/80 相似度：0.15，大小：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.14，尺寸：1/60 相似度：0.17，尺寸：150 相似度：0.1，尺寸：1/15 以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并