Object Class Segmentation of RGB-D Video using Recurrent Convolutional Neural Networks Mircea Serban Pavel

图像分割是基于地理对象的图像分析（GEOBIA）中至关重要的基础步骤。 许多多尺度分割算法已被广泛用于高分辨率（HR）遥感图像中。 这些细分算法需要一个预设参数（称为scale参数）来控制每个对象的平均大小。 但是，由于空间变化，单一尺度参数几乎不能描述具有不同土地覆被的区域的边界。 为了克服这一局限性，本研究提出了一种用于多尺度分割的自适应参数优化方法。 为了找到最佳的物体尺度，通过计算物体内部和内部物体之间的光谱角来应用局部光谱异质性度量。 与选择全局最优尺度参数不同，本研究旨在从所有不同尺度的结果中直接搜索最优对象，并将其组合为最终的分割结果。 在实验中，使用多分辨率分割生成不同比例的分割结果，并将QuickBird-2图像用作test.data。 在四张HR测试图像上的优化结果表明，与单尺度分割结果相比，该方法具有更好的分割效果。

FPConv 林益群，严自正，黄海滨，杜东，刘立刚，崔曙光，韩晓光，“ FPConv：学习点卷积的局部平坦化”，CVPR 2020 @InProceedings{lin_fpconv_cvpr2020, author = {Yiqun Lin, Zizheng Yan, Haibin Huang, Dong Du, Ligang Liu, Shuguang Cui, Xiaoguang Han}, title = {FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2

时间序列分割算法-segmentation.rar Novel Online Methods for Time Series Segmentation 详见此文章，复现一下，不一定对

Hair Segmentation 头发分割 Google MediaPipe hairsegmentationgpu.apk

两种算法：1.使用EM算法对3通道彩色图片进行聚类分割，给出误差； 2.使用K-means算法对3通道彩色图片进行聚类分割，给出误差。 两者都需要输入聚类个数的数组，实现分割。

1. 基于pytorch实现的代码，GPU版（cpu也能跑，但是会out of memory）； 2. 包含所用的数据集KolektorSDD电子转换器表面裂痕的图片，论文原文和代码（训练好的模型大于1G了...csdn的资源大小限制，不能上传，如果有需要请留言）； (抱歉，我前段时间整理资料的时候误放了，最近我再找找，如果找到了我会传到网盘，然后把链接贴到这里。大家先不要浪费积分下载了) 3. 关于本资源的具体介绍可参考我的博文

该数据集也称为PanNuke，包含半自动生成的核实例分割和分类图像，包含19种不同组织类型的详尽核标签。 Cancer Instance Segmentation and Classification 1_datasets.txt Cancer Instance Segmentation and Classification 1_datasets.zip

MRI图像中的心脏分割 Heart Segmentation in MRI Images_datasets.txt Heart Segmentation in MRI Images_datasets.zip

语义分割与转移学习