兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。B站讲解视频：手把手教你用UNet做医学图像分割系统_哔哩哔哩_bilibiliCSDN博客：手把手教你用Unet做自己的医学图像分割系统_dejahu的博客-CSDN博客代码地址：unet_42:基于Unet的医学影像分割系统(gitee.com)
老规矩，先看最后成果图（如果想要全部工程，文章最后我会把github链接放上）1、分割车牌2、分割字符3、识别字符最终识别的车牌号码是：浙F99999整个车牌识别分五步：1、一个分割车牌的语义分割模型2、用训练好DeepLabV3+模型将车牌从图片里面抠出来3、将车牌字符一个个分割开4、训练一个预训练模型来识别单个车牌字符5、用训练好的预训练模型去识别分割好的字符从而得到车牌号第一步：训练分割车牌的语义分割模型我这里用的是Bubbliiiing大佬用pytorch写好的DeepLabV3+框架，框架原博传送门：Pytorch搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台首先我用labelme工具制
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最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
***************************************************码字不易，收藏之余，别忘了给我点个赞吧！***************************************************---------Start关于swinUnet网络的测试部分请移步另一篇博文官方代码：https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet目的：训练Swin-Unet分割肺部区域官方数据集位置（可能下载不了）：https://www.kaggle.com/datasets/nikhilpandey360/chest-xr
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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。现在AI圈确实到了拼手速的时候啊。这不，Meta的SAM刚刚推出几天，就有国内程序猿来了波buff叠加，把目标检测、分割、生成几大视觉AI功能allinone！比如基于StableDiffusion和SAM，就能让照片中的椅子无缝换成沙发：换装、换发色也是soeasy：项目一经发布就让不少人惊呼：手速也太快了吧！还有人表示：我和新垣结衣的新结婚照有了。如上就是Gounded-SAM带来的效果，项目在GitHub上已揽星1.8k。简单来说，这就是一个zero-shot视觉应用，只需要输入图片，就能自动化检测和分割图像。该
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。现在AI圈确实到了拼手速的时候啊。这不，Meta的SAM刚刚推出几天，就有国内程序猿来了波buff叠加，把目标检测、分割、生成几大视觉AI功能allinone！比如基于StableDiffusion和SAM，就能让照片中的椅子无缝换成沙发：换装、换发色也是soeasy：项目一经发布就让不少人惊呼：手速也太快了吧！还有人表示：我和新垣结衣的新结婚照有了。如上就是Gounded-SAM带来的效果，项目在GitHub上已揽星1.8k。简单来说，这就是一个zero-shot视觉应用，只需要输入图片，就能自动化检测和分割图像。该
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。本文分享自华为云社区《[Python图像处理]十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者：eastmount。本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章，希望对你有所帮助。一.K-Means原理二.K-Means聚类分割灰度图像三.K-Means聚类对比分割彩色图像注意：该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写，未经授权禁止转载，谢谢！！如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~该系列在github所有源代
