内容概要：本文详细介绍了如何利用U-Net模型实现脑部MRI图像的分割与定位。首先解释了U-Net模型的‘编码器-解码器’架构及其跳跃连接的特点，然后展示了具体的Python代码实现，包括模型构建、数据预处理、训练配置以及结果可视化。文中还讨论了MRI数据的特殊性质，如边缘模糊和对比度低等问题，并提出了相应的解决方案，如百分位截断归一化、弹性变换等数据增强方法。此外，文章探讨了损失函数的选择，推荐使用Dice损失，并引入了混合损失函数以应对类别不平衡问题。最后，提供了训练过程中的一些优化技巧，如动态调整ROI权重、切换优化器等。 适合人群：从事医学图像处理的研究人员和技术开发者，尤其是对深度学习应用于MRI图像分割感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要高精度脑部MRI图像分割的应用场景，如疾病诊断、手术规划等。主要目标是提高分割准确性，特别是在处理边缘模糊和对比度低的医学图像时。 其他说明：文章不仅提供了完整的代码实现，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用U-Net模型于实际项目中。

在深度学习领域，U-Net是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构。它特别适合用于道路语义分割任务，这是因为U-Net具有出色的性能，能够在图像中准确识别和区分不同的道路元素，如车道线、交通标志、行人、车辆等。道路语义分割是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术，它的目的是将道路场景中的每个像素分配给一个特定的类别，如背景、车辆、行人、道路标识等。 基于U-Net的集成模型，通过结合多个U-Net网络的预测结果，能够在实时条件下提供更为精确的道路分割。这种集成方法能够有效减少单个模型可能出现的错误，增强系统的鲁棒性和准确性。在集成模型中，通常会采用不同初始化参数的多个U-Net模型，或者通过引入不同的特征提取和融合策略来提升最终的分割效果。 《基于Unet的集成模型，用于实时道路语义分割》这一项目的毕业设计、源码和部署教程的集成，为开发者和研究人员提供了一个完整的解决方案。该项目不仅包含了模型的设计和实现，还包括了部署教程，使得用户可以轻松地在本地环境中运行和测试模型。这对于学术研究或实际应用都具有重要的意义，尤其是对于那些需要快速搭建和评估道路语义分割系统的开发者。 项目的界面美观、操作简单，说明了开发团队在用户体验方面也投入了相当的精力。一个直观的用户界面可以减少用户的学习成本，使得非专业的用户也能轻松上手。这种对易用性的关注，使得项目不仅在学术上具有价值，也在实际应用中具有潜在的市场竞争力。 项目的实用价值体现在其能够在实时条件下进行道路场景的快速分割。实时性是自动驾驶和智能交通系统的一个关键指标，因为在这些应用中，系统需要对道路状况做出快速响应。能够实时处理道路图像并准确识别出不同元素的系统，可以为车辆提供即时的环境感知能力，这对于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。 由于本项目是专为学术用途设计的，因此它非常适合相关专业的毕业设计或课程设计使用。在学习和实验过程中，学生和研究人员可以通过这个项目来深入理解U-Net及其在实时道路语义分割中的应用，这对于他们的研究和未来的职业生涯具有重要的帮助。 此外，该项目的开源特性使得其他开发者可以访问源码，这不仅有利于知识的共享和技术的传播，也促进了学术界和工业界的合作与交流。开源项目通常能够吸引社区中的其他成员参与改进和扩展，这有助于加速技术的发展和应用的创新。 《基于Unet的集成模型，用于实时道路语义分割》项目为相关专业的研究者和开发者提供了一个实用、功能全面且易于上手的工具，具有重要的学术和实际应用价值。该项目的开源特性，也显示了技术社区共同进步和创新的开放精神。

基于分割的立体匹配及算法-Segment_Based_Stereo_Matching.part1.rar Segment-Based Stereo Matching Using Belief Propogation and a Self-Adapting Dissimilarity Measure 一文及所带程序，可以实现两幅图像的立体匹配及可得到视差图。 PS：我现在做的方向是3DTV，有此方向的朋友可联系我。 QQ：349537618

HiFormer：基于CNN和Transformer的医学图像分割方法 HiFormer是一种新颖的医学图像分割方法，它将卷积神经网络（CNN）和Transformer结合，以解决医学图像分割任务中存在的挑战性问题。该方法通过设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器，来确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 医学图像分割是计算机视觉中的主要挑战之一，它提供了有关详细解剖所需区域的有价值的信息。这些信息可以极大地帮助医生描述损伤、监测疾病进展和评估适当治疗的需求。随着医学图像分析的日益使用，高精度和鲁棒性的分割变得越来越重要。 卷积神经网络（CNN）具有提取图像特征的能力，已被广泛用于不同的图像分割任务。然而，CNN模型在医学图像分割任务中的性能受到限制，因为它们只能在局部范围内捕获特征，而忽视了长距离依赖关系和全局上下文。 Transformer最初是为了解决这个问题而开发的，但它们无法捕获低级功能。与此相反，它表明，局部和全局功能是至关重要的密集预测，如分割在具有挑战性的上下文中。在本文中，我们提出了HiFormer，这是一种有效地桥接CNN和Transformer用于医学图像分割的新方法。 具体来说，我们设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器。为了确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 在近期的研究中，已经开发了一些基于Transformer的方法来解决CNN在医学图像分割任务中的限制。例如，DeiT提出了一种有效的知识蒸馏训练方案，以克服视觉变换器需要大量数据来学习的困难。Swin Transformer和pyramid visionTransformer试图分别通过利用基于窗口的注意力和空间减少注意力来降低视觉变换器的计算复杂度。CrossViT提出了一种新颖的双分支Transformer架构，可提取多尺度上下文信息，并为图像分类提供更细粒度的特征表述。DS-TransUNet提出了一种双分支Swin Transformer，用于在编码器中捕获不同的语义尺度信息，以执行医学图像分割任务。HRViT将多分支高分辨率架构与视觉变换器连接起来，用于语义分割。 然而，这些方法有一些障碍，阻止他们获得更高的性能：1）它们不能在保持特征一致性的同时，捕获全局和局部特征；2）它们需要大量的数据来学习和训练。因此，我们提出了HiFormer，以解决这些问题，并提供了一种更好的医学图像分割方法。 在实验部分，我们在多个医学图像分割数据集上进行了实验，结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。我们的代码在GitHub上公开，供其他研究者使用和改进。

西门子PLC，字符分割，一个拆分字符的西门子功能块（设置任意字符为分隔符，分隔符数量最大10个字符）

视频分割专家帮助你快速分割较大视频文件的工具,程序内置播放器,你可以按照时间或者将你喜欢的片断很轻松的截取下来,也可以帮助你将大型的多媒体视频文件分割为一个个小的多媒体视频文件,支持AVI,DIVX,MPEG-1,MPEG-2,ASF,WMV等多种常用的视频文件格式,支持超大型视频文件,最高可以达到2G,程序执行速度快,分割后的视频文件没有图像失真,界面友好,非常容易使用!

CVC-ClinicDB-612 是一个专为结肠镜图像中息肉分割任务构建的高质量医学影像数据集。该资源包含 612 张真实临床结肠镜图像及其对应的像素级语义分割掩码，涵盖了多种类型和形态的息肉目标，广泛用于医学图像分割、计算机辅助诊断（CAD）和深度学习模型的训练与评估。图像分辨率统一为384×288，所有图像均来自真实临床检查过程，具有良好的代表性与挑战性。本数据集适用于监督学习、迁移学习、数据增强方法验证等研究场景，是结肠息肉自动检测与分割研究中的经典基准数据集之一。

内容概要：本文介绍了一种改进的U-Net神经网络架构——UNetWithInceptionCBAM。该模型融合了Inception模块和CBAM（通道注意力机制和空间注意力机制），增强了对图像特征的捕捉能力。具体来说，Inception模块通过多尺度卷积提取不同尺度的特征，而CBAM则通过对通道和空间维度进行加权，突出重要特征并抑制不重要的特征。网络由编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）组成，每个阶段都包含了DoubleConv或InceptionModule，并应用CBAM进行特征增强。最终通过OutConv输出预测结果。; 适合人群：具备深度学习基础知识，尤其是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①医学影像分割任务，如CT、MRI等图像的病变区域检测；②遥感图像处理，如土地覆盖分类、目标检测等；③自然图像分割，如自动驾驶中的道路分割、行人检测等。; 阅读建议：本文提供了详细的代码实现，建议读者在理解U-Net基本原理的基础上，逐步研究Inception模块和CBAM的作用，结合实际数据集进行实验，观察不同组件对模型性能的影响。同时，可以尝试调整参数（如reduction_ratio、kernel_size等），以优化模型效果。

样本图：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144472567 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数)：2662 标注数量(json文件个数)：2662 标注类别数：2 标注类别名称:["pupil","iris"] 每个类别标注的框数： pupil count = 2660 iris count = 2666 使用标注工具：labelme=5.5.0 标注规则：对类别进行画多边形框polygon 重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

《DayDreamInGIS_Geometry地块分割调整工具》是一款基于ArcGIS平台的专业地理信息系统软件工具，主要用于土地利用规划和管理中的地块分割与调整工作。在城市规划、土地资源管理、房地产开发等领域，这款工具能够极大地提升工作效率，确保数据的精确性和一致性。 ArcGIS是由Esri公司开发的全球领先的地理信息系统，它提供了强大的地图制作、数据分析和空间建模功能。DayDreamInGIS_Geometry工具则是ArcGIS生态系统中的一款扩展，专门针对地理空间数据的几何操作进行了优化，尤其是对于地块（polygon）的处理。 在地块分割调整过程中，该工具有以下几个核心知识点： 1. **几何对象操作**：地块通常表示为GIS中的多边形几何对象，工具支持对这些多边形进行合并、拆分、裁剪等操作，以满足规划需求。例如，可以通过工具将大片地块分割成若干小块，或者将相邻的小块合并成一个大块。 2. **拓扑规则检查**：在地理信息系统中，拓扑规则是确保数据质量的关键。DayDreamInGIS_Geometry工具可以自动或手动检查并修复拓扑错误，如重叠、间隙、自相交等问题，保证地块边界正确无误。 3. **属性更新与关联**：在进行地块调整时，可能需要更新或重新分配地块的属性信息，如土地用途、产权归属等。工具提供便捷的方法来处理这些属性，确保数据的一致性。 4. **空间分析**：除了基本的几何操作，该工具可能还包含了一些高级的空间分析功能，如缓冲区分析、网络分析等，帮助用户评估地块分割调整后的影响，如交通可达性、环境影响等。 5. **可视化与交互**：ArcGIS强大的地图渲染和交互能力使得地块调整过程可视化，用户可以在地图上直观地看到地块的变化，并实时调整。 6. **批处理与自动化**：在大规模的土地规划项目中，批量处理功能至关重要。DayDreamInGIS_Geometry工具可能支持批量操作，一次处理多个地块，提高工作效率。 7. **数据导出与共享**：完成地块调整后，工具应能将结果导出为常见的GIS格式（如Shapefile、Geodatabase等），方便与其他系统集成或分享给其他用户。 DayDreamInGIS_Geometry地块分割调整工具是GIS专业人士在处理土地利用规划问题时的重要辅助工具，通过其强大的功能和易用的界面，可以帮助用户高效地管理和调整地块数据，实现精细化的土地资源管理。在实际应用中，结合ArcGIS的全面地理信息系统能力，能够为城市规划和决策提供有力的数据支持。