UNet / FCN PyTorch
该存储库包含U-Net和FCN的简单PyTorch实现，这是Ronneberger等人提出的深度学习细分方法。 和龙等。
用于训练的合成图像/遮罩
首先克隆存储库并cd到项目目录。
import matplotlib . pyplot as plt
import numpy as np
import helper
import simulation
# Generate some random images
input_images , target_masks = simulation . generate_random_data ( 192 , 192 , count = 3 )
for x in [ input_images , target_masks ]:
print ( x . shape )
print ( x . m
2021-09-22 17:34:13
160KB
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随着各类无人技术的发展，对于障碍物检测技术的需求也日益提高。为实现快速精确的障碍物探测识别，文中基于双目立体视觉原理，利用张正友标定法对双目相机完成标定，获取内外参数，并对相机拍摄的图像进行去噪、去除亮度差及锐化处理，最终通过图像匹配得到目标场景的深度信息。根据应用需求对K-means聚类算法作出改进，以实现目标场景内障碍物的分割识别。实验结果表明，所设计的障碍物识别系统能够较好地实现障碍物的深度信息获取及分割识别，为后续避障工作提供了有效信息。
2021-09-20 10:45:54
1.65MB
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在医学细胞图像中"经常会有细胞重叠和粘连的现象$ 将粘连在一起的细胞群单个分开是医学细胞处理中一项重要而困难的问题$ 对这一情况"文章提出了一种有效的分割算法$ 先用最大类间方差法对图像进行二值化"然后对图像作距离变换"将像素点位置信息转化为灰度信息"再利用分水岭算法"找到粘连边界点"从而将细胞群分开$ 实验证明"该算法能成功地分离粘连细胞
2021-09-18 13:11:34
333KB
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这是vc++6.0的源代码，里面有图像获取，图像点运算，图像的几何变换，图像的正交变换，图像的增强，数字图像腐蚀、膨胀和细化，图像分割，图像配准，图像复原，图像压缩编码。图像的几何变换有图像平移、图像转置，图像缩放、图像旋转等。图像正交变换有傅里叶变换，离散余弦变换，基于特征向量的变换等。
2021-09-17 16:07:58
12.43MB
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ITK 是一个庞大的系统，因此本书不可能完全介绍所有的ITK 对象和方法。本书
将尽最大能力指导你了解重要的系统概念，并尽快尽好地指导你学习。ITK 是一个开放源码
的软件系统，这就意味着ITK 用户和开发团体可以方便地对软件进行软件的开发和改进
2021-09-17 10:36:52
7.3MB
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CNN-DICOM-分段：在Tensorflow中使用CNN进行DICOM图像分割
2021-09-17 02:50:28
24.04MB
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U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。
本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。
本课程有三个项目实践：
(1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用U-Net进行Kaggle盐体识别
(2) Pothole语义分割：对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割
(3) Kaggle细胞核分割比赛 ：利用U-Net进行Kaggle细胞核分割
本课程使用keras版本的U-Net，在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括：数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写U-Net程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能评估。
本课程提供项目的数据集和Python程序文件。
2021-09-16 11:20:40
6.43MB
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