BlenderProc 用于真实感训练图像生成的程序化Blender管道。 查看我们的（我们会不时对其进行更新）和我们在RSS 2020上发布的关于sim2real传输的。 概述视频 BlenderProc还有一个完整的。 BlenderProc还有一个扩展的介绍视频，它涵盖了基础知识和一些背景故事，以及它们的开始方式。 可以在找到。 内容 一般 通常，一条管线的运行首先加载或构建3D场景，然后在该场景内设置一些相机位置，并为每个图像渲染不同类型的图像（rgb，距离，法线等）。 混合器管道由不同的模块组成，其中每个模块在描述的过程中执行一个步骤。 通过.yaml文件选择，订购和配置模块。 要运行Blender管道，只需调用主目录中的run.py脚本以及所需的配置文件和任何其他参数即可。 可以在相应的示例文件夹中找到示例性config.yaml 。 python run.py c

matlab 强度增长代码肝血管分割 从肝脏 CT 图像中分割血管。 以下代码是程序运行所必需的： Kollmannsberger、Kerschnitzki 等，“骨细胞的小世界：骨骼中腔隙小管网络的连接组学。” 新物理学杂志 19:073019, 2017。 Kollmannsberger、Kerschnitzki 等，“骨细胞的小世界：骨骼中腔隙小管网络的连接组学。” 新物理学杂志 19:073019, 2017。 蒂姆·杰曼 (2020)。 Jerman 增强过滤器 ()，GitHub。 2020 年 12 月 8 日检索。 格雷厄姆·特里斯 (2020)。 结构变化双音滤波器 ()，MATLAB 中央文件交换。 2020 年 12 月 8 日检索。 丹尼尔·凯尔纳 (2020)。 区域增长（2D/3D 灰度）()，MATLAB 中央文件交换。 2020 年 12 月 8 日检索。

PyTorch用于语义分割 该存储库包含一些用于语义分割的模型以及在PyTorch中实现的训练和测试模型的管道 楷模 Vanilla FCN：分别为VGG，ResNet和DenseNet版本的FCN32，FCN16，FCN8（ ） U-Net（ ） SegNet（ ） PSPNet（） GCN（） DUC，HDC（） 需求 PyTorch 0.2.0 PyTorch的TensorBoard。 安装 其他一些库（在运行代码时查找丢失的内容：-P） 制备 转到models目录并在config.py中设置预训练模型的路径 转到数据集目录并按照自述文件进行操作 去做 DeepLab v3

标准化切割和图像分割 Jitendra Malik，Jiant Shi Shi加州大学伯克利分校 归一化分割是一种使用图论框架解决感知分组问题的图像分割算法。 该算法由Shijianbo Shi和Jitendra Malik于1997年开发，是反复经受时间考验的稀有算法之一。 此处编写的代码是该算法的Matlab实现，是班加罗尔国际信息技术研究所的“数字图像处理”课程的部分完成内容。

使用CNN和CRF进行人脸分割 我们尝试不同的方法来完成人脸分割： 。 型号和更多详细信息，请访问Aaron Jackson的。 我们将CRF添加为后处理。 CRF由实现。 。 原始。 根据地标生成凸包。 在使用所有三种方法之前，我们先检测界标并裁剪图像。 代替在A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation标检测网络，我们使用来检测在大型姿态图像上效果很好的地标。 我们还尝试了其他方法来裁剪图像。 代号 face_segment_part.py：用于地标制导语义部分分割的CNN级联。 face_segment_yuval.py：关于面部分割，面部交换和面部感知。 face_segment_contour.py：检测到地标并获得凸包。 依存关系 请为face_segment_yuval.py下载 （最低版

变形金刚 作者：*，*，*，*，，，和。 此回购协议是的正式实现。 当前，它包含用于以下任务的代码和模型： 图像分类：包含在此仓库中。 有关快速，请参见 。 对象检测和实例分割：有关对象检测，请参见 。 语义分割：有关语义分割的信息，请参见 。 更新 2021年4月12日 初始提交： 提供了ImageNet-1K（ ， ， ）和ImageNet-22K（ ， ）上。 提供了用于ImageNet-1K图像分类，COCO对象检测和ADE20K语义分割的受支持代码和模型。 在分支提供了用于的cuda内核实现。 介绍 欧亚变压器（名称Swin代表对于s hifted赢得DOW）最初描述 ，其干练作为一个通用的骨干，为计算机视觉。 它基本上是一个分层的Transformer，其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，移位的窗

从TikTok下载了一个跳舞的人的视频并将它们切成框架。然后，在每个帧上，所有跳舞的人都在Photoshop中被选中。构成细分全身TikTok跳舞数据集。此数据集为分段跳舞的人的2615张图像。 masks.zip collages.zip images.zip

U-Net-PyTorch实施 模型（一种流行的图像分割网络）的实现。 这是非常稳定和可配置的，我已经在多个数据集中使用了它，并将其作为几个项目的组成部分。 更新：还支持基于的3-D卷的分段 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量），并且ReLU激活已被LeakyReLU取代，因为它在最近的工作中得到了更大的采用。 安装 您可以将此软件包安装在本地python环境中，并将其作为模块导入项目中。 将此存储库克隆到您选择的文件夹中。 cd git clone https://github.com/kilgore92/PyTorch-UNet.git 安装软件包依赖项，如下所示： cd /bin/pip install -r requirements.txt

3D-SIS: 3D Semantic Instance Segmentation of RGB-D Scans (CVPR2019 Oral) We present 3D-SIS, a new framework for 3d instance segmentation. Data Generation Data generation code is detailed in . Download Traininig Data The training data we generated is provided. Download Test Data We provide the test data (.scene and images) as examples. The detailed format of data, see . Download the Installation In

该存储库包含用于训练最新技术的心脏分割网络的代码，如本文所述：。 修改后的U-Net架构在MICCAI 2017 赛中获得第三名。 作者： 克里斯蒂安·鲍姆加特纳（） 丽莎·科赫（） 如果您发现此代码对您的研究有所帮助，请引用以下文章： @article{baumgartner2017exploration, title={An Exploration of {2D} and {3D} Deep Learning Techniques for Cardiac {MR} Image Segmentation}, author={Baumgartner, Christian F and Koch, Lisa M and Pollefeys, Marc and Konukoglu, Ender}, journal={arXiv preprint arXiv:1709.044