基于边缘的图像分割程序，只有应用程序，直接使用

注意：该数据集是用于图像分割的，且是人物图像分割。 包含了训练集合和测试集合。 训练集：32张 测试集：8张 由于数据集小，所以此数据集只用于快速验证分割网络的搭建。

在一些中等复杂的中低频电子系统设计中往往牵涉到模拟数字混合系统，且同在一个板上。如果使用四层板，中间地层建议作分割处理。

# 以#开头表示注释行，此文件是splitfile执行文件的日志提取配置文件，splitfile和match.txt放在同一个目录（最好放在环境变量path中的其中一个目录，便于输入命令） # 提取的示例：splitfile D:\logcat1.txt match 会在logcat1.txt同目录生成一个提取的关键日志 # 分割的示例：splitfile D:\logcat1.txt 会在logcat1.txt同目录生成分割好的文件系列，以日志的时间命名 ##exclude 特殊注释行：表示以下的非注释行是不包含再在日志行里的关键字 #android.system.suspend@1.0-service: insertFile: ##include 特殊注释行：表示以下的非注释行是包含在日志行里的关键字 #captureDown pointer 0 down x Sending ACTION_BATTERY_CHANGED

通过python脚本构造focal loss曲线；焦点损失函数是重加权的一个典型代表，被广泛应用于目标检测和语义分割。

vs平台上的车辆识别系统工程，可完美运行，内有对不同场景的车牌号的识别，值得一看，学到的东西肯定很多

Unet语义分割训练和TensorRT部署

数据碗2018 该存储库包含许多旨在帮助解决的python脚本。 开发了两种解决方案，一种基于UNet进行图像分割，另一种基于MaskRCNN进行实例化分割。 由于我们不仅需要标记核，还需要标记不同的核，因此实例化分割似乎是一种更好的方法，但是我最好的结果是使用相对简单的UNet。 我的最终解决方案实现了基于kmeans的重新组合，这似乎对Stage1测试集有很大帮助，但是事实证明，在最后一轮中出现了错误，并且实际上降低了Stage 2测试集的性能。 我怀疑这与何时对群集数量的假设之间进行切换的微调有关。 在类似的未来项目中，我将专注于通过mask-rcnn结合unet分段进行实例化。 非常感谢git repo的功能： 我发现它特别有用。 数据探索，格式化脚本： dataSetExploration.py用于绘制一些数据集示例和数据集特征的脚本 convertToNPY.py将我

基于vc的图像处理的代码，可以进行图像的灰度化，二值化，边缘检测、提取等功能

数据集中，每个图像都有一个专用文件夹，其中包含原始的皮肤图像，分割病变的二进制掩模以及皮肤病变中出现的颜色类别的二进制掩模。