在 Keras 中使用Baseline U-Net 模型和图像增强通过语义分割进行烟雾检测 这个 repo 是的部分实现 此用例的主要目的是检测任何背景中的烟雾。 烟雾的来源、颜色、环境等也可能有变化。我们应该能够从语义上分割烟雾以分析它的各种特征，如颜色、强度、烟雾喷射持续时间（来自视频源）等。 master分支具有U-Net的实现，但是在不同分支中提供了使用另一种实现。 优网 U-Net 是一种卷积神经网络，是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的。 该网络基于全卷积网络，其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割。 建筑学 图片来源：德国弗赖堡大学计算机科学系 在 Kaggle Airbus 船舶检测挑战中， 使用这个模型从过滤器尺寸 8 开始，从 768x768 图像检测船舶。 但是，我已将它用于从 Google 搜索获得的“烟雾图像”并将其调

U-Net新玩法——ECG精准语义分割(3)-附件资源

二摘代码MATLAB 遥感图像的语义分割 存储库包含用于解决两个公开可用的航空图像上的遥感图像上语义分割的代码： 为了能够训练和测试所提议的网络，应该从这些数据集中提取训练，验证和测试样本。 然后，必须将提取的样本存储在文件中，以便在训练期间能够快速访问数据。 以下部分提供了生成样本所需的说明： 接下来，在准备好HDF5文件之后，我们可以按照以下部分提供的说明来继续培训建议的网络： 最后，在完成培训课程后，可以使用以下部分中的说明将受训网络部署在测试区域上： 前提条件 装有Linux的计算机 强烈建议您使用NVIDIA GPU，以加快培训速度。 1.生成培训，验证和测试样本 应当生成培训，验证或测试网络所需的样本，并将其存储在文件中，以便在培训期间可以快速阅读。 用于生成数据集文件的代码用MATLAB编写，并为每个数据集提供。 1.1培训和验证样本（INRIA数据集） 使用MATLAB在奥斯汀，芝加哥，基萨普县，西蒂罗尔和维也纳的五个城市生成了训练和验证样本。 每个城市包括36张大小为5000×5000的图像，它们以30 cm的分辨率覆盖1500 m×1500 m的表面。 根据数据集提

在 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md 中有许多个模型。 先下一个试试效果如何：http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_dm05_pascal_trainaug_2018_10_01.tar.gz 由于 我的Tensoflow是1.0版。不能直接运行，先把模型编辑一下，去掉      “Conv2D”的属性“dilations”和“data_format”      以及“Cast”的属性“Tru

CamVid(The Cambridge-driving Labeled Video Database)数据集，解压密码：camvid

pascalVoc数据集baidupan

本文来自于个人博客，这篇文章讲述卷积神经网络在图像语义分割（semanticimagesegmentation）的应用。图像分割这项计算机视觉任务需要判定一张图片中特定区域的所属类别。更具体地说，图像语义分割的目标是将图像的每个像素所属类别进行标注。因为我们是预测图像中的每个像素，这个任务通常被称为密集预测（denseprediction）。需要注意的一点是我们不对同一类的实例进行分离;我们只关心每个像素的类别。换句话说，如果输入图像中有两个相同类别的对象，则分割图本身并不一定将它们区分为单独的对象。存在另外一类不同的模型，称为实例分割（instancesegmentation）模型，其将分离

语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。

使用Katz投影将点云投影到2D虚拟图像中。然后我们使用预先训练的卷积神经网络对图像进行语义分割。为了获得语义分割的点云，我们将分数从分段投影回点云。我们的方法是在semantic3D数据集上进行评估的。我们发现我们的方法与最先进的技术相当，没有对Semantic3D数据集进行任何微调。

数字图像语义分割算法：综述