使用SDF形状先验的可区分渲染自动标记3D对象 官方实施CVPR 2020纸“Autolabeling 3D对象用SDF形状先验的可微渲染”的通过在ML团队比照。 如下。 设置环境 要使用conda设置环境，请使用以下命令： conda env create -n sdflabel -f environment.yml conda activate sdflabel 将sdfrenderer目录添加到PYTHONPATH ： export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/sdfrenderer" 优化演示 要运行优化演示，请首先下载。 然后，将存档解压缩到项目的根文件夹并运行以下命令： python main.py configs/config_refine.ini --demo 培训CSS网络 要训​​练CSS网络，请运行以下命令： p

正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.

基于图形状先验的图割，利用凸形状作为正则化约束来进行二值分割。使用matlab编译实现。

这是一篇图割与形状先验相结合的文章，解决了图像在具有遮挡、背景复杂情况下的分割问题

基于先验形状约束的主动轮廓模型的代码，能够基于已知的形状约束更好滴分割图像