人工解析的自我校正 开箱即用的人类解析表示提取器。 在第三项LIP挑战中，我们的解决方案在所有人工解析轨道（包括单个，多个和视频）中排名第一！ 特征： 开箱即用的人类解析提取器，可用于其他下游应用程序。 在三个流行的单人人类解析数据集上进行预训练的模型。 训练和伪造的代码。 对多人和视频人的解析任务的简单而有效的扩展。 要求 conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt 简单的开箱即用提取器 最简单的入门方法是在您自己的图像上使用我们训练有素的SCHP模型来提取人工解析表示形式。 在这里，我们在三个流行的数据集上提供了最新的。 这三个数据集具有不同的标签系统，您可以选择最适合自己任务的数据集。 LIP（ ） 进行LIP验证的费用：59.36

层次分析matlab代码基于分层分割的协同显着检测 1此代码适用于论文：** [1] Z. Liu，W。Zou，L。Li，L。Shen和O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。 Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。只能用于非商业目的。 如果您使用我们的代码，请引用论文[1]。 2此代码需要[2] P. Arbelaez，M。Maire，C。Fowlkes，J。Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷。 33，不。 ，第5卷，第898-916页，2011年5月。[2]的源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载 3运行代码我们已经在ubuntu 12.04下测试了此代码。 在MATLAB中运行Demo.m，您将看到一个示例。

均值漂移聚类matlab代码使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割 通过训练深度卷积自动编码器，已经从图像中学到了一些有用的功能。 我们使用PCA进行了特征变换。 最后，采用均值漂移聚类算法以无监督的方式对图像进行分割。 EDISON分割：基于EDISON工具箱的图像分割 均值漂移马替代方案：Weizmann马数据集下均值漂移聚类的替代试验 Training BSDS500 ：BSDS 500数据集下的培训网络代码 训练马：Weizmann马数据集下的训练网络代码 可视化PCA功能：可视化PCA转换后的功能 替补：计算图像分割的BSDS测试分数 EDISON matlab接口：用于均值漂移聚类的matlab包装器

matlab傅里叶描述子代码Image_Segmentation_and_Feature_Extraction 这是一个有4个任务的项目。 图像分割和特征提取技术是在MATLAB环境中实现的。 任务1 –全局阈值 该项目的第一个任务是编写一个实现迭代阈值的程序。 该程序将用于分割给定的图像。 算法方法在以下几点中定义： 选择T的初始估算值。 使用T分割图像。 计算G1和G2的平均值。 计算新的阈值Tnew = 0.5 *（m1 + m2）。 重复步骤2至4，直到T的变化足够小为止。 任务2 –大津的门槛 该项目的第二个任务是从头开始实施Otsu的最佳阈值算法。 Otsu的算法包括以下步骤： 计算输入图像的标准化直方图。 计算累积和P（k）。 计算累积均值m（k）。 计算总体强度平均值mg。 计算类间方差sigma（k）。 获得Otsu阈值Kopt作为具有最大sigma的k的值。 任务3 –链码 在这一部分中，我们给出了带有镜面噪声的圆形笔触图像。 该问题的目的是获得Freeman链码，最大对象的外边界的第一差以及该码的最小大小的整数。 任务4 –傅立叶描述符 该项目的最后一部分是关于傅

对彩色图像进行分割，提取出目标信息，并进行显示

提出了一种新的自支持匹配策略来缓解这一问题，该策略使用查询原型来匹配查询特征，其中查询原型是从高置信度查询预测中收集的。该策略可以有效地捕获查询对象的一致底层特征，从而匹配查询特征。我们还提出了自适应自支持背景原型生成模块和自支持损失，以进一步促进自支持匹配过程。我们的自支持网络大大提高了原型质量，受益于更强的主干和更多支持，并在多个数据集上实现了SOTA。

提出了一种简单而有效的自我引导学习方法，即挖掘丢失的关键信息。具体来说，通过对标注的支持图像进行初始预测，将覆盖和未覆盖的前景区域分别用掩码GAP编码为主支持向量和辅助支持向量。通过主支持向量和辅助支持向量的融合，对查询图像获得了较好的分割性能。在我们的1 shot 分割自我引导模块的启发下，我们提出了一个多次分割的交叉引导模块，其中最终混合使用来自多个带注释的样本的预测，高质量的支持向量贡献更多，反之亦然。该模块改进了推理阶段的最终预测，无需再训练。大量实验表明，我们的方法在pascal -5i和coco -20i数据集上都实现了新的最先进的性能。

一种新的联合训练框架：传统框架+额外的挖掘分支。 挖掘潜在的新类，并在背景和前景类别上引入了一种新的校正技术。 利用额外的未标记数据进行进一步的特征增强

Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation 轮廓检测与层次图像分割

这是一篇关于多个物体类的协同分割应用到视频分割的论文。