前言在Gayhub上看到个项目，有人在YOLOv5的基础上，新增了一个分割头，把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中，使其能够同时进行目标检测和语义分割。项目地址：https://github.com/TomMao23/multiyolov5效果预览先看我使用原作者提供的模型，复刻出来的效果：(本来想放视频的，不过传了两次CSDN都莫名其妙消失了，那就放动图了)模型架构目标检测模型采用的是YOLOv5，具体原理在我之前的博文【目标检测】从YOLOv1到YOLOX(理论梳理)里已经详细解读过。语义分割模型采用的是部分BiSeNet结构，因为我不是这个方向的，具体原理不做细究，放张BiSe
推荐课程：U-Net网络结构讲解(语义分割)_哔哩哔哩_bilibili感谢博主霹雳吧啦Wz /太阳花的小绿豆提供视频讲解和源码支持！目录1.U-net网络模型2.分割效果3.U-Net源码解析(Pytorch版)4.测试结果1.U-net网络模型U-Net网络由两部分构成，contractingpath（收缩路径）和expandingpath（扩展路径）。U-Net网络训练过程：1.contractingpath（收缩路径）：由4组{两个3x3卷积层+一个池化层（下采样）}构成。输入特征图（572x572x1）--conv(3x3卷积)-->长、宽、通道数（570x570x64）--conv
文章目录1COCO数据集介绍2COCO数据集目标检测和分割格式2.1images2.2categories2.3annotations参考1COCO数据集介绍COCO数据集是常用的目标检测和分割数据集，可以用于分类、目标检测、分割以及人体关键点检测等任务，这里我们重点关注目标检测与分割其中目标类别objectcategories80个（不包括背景）物体类别stuffcategories91（包括背景，背景也被分为不同的物体类）情景描述captionsperimage每张图片5段情景描述人体关键点peoplewithkeypoints25w个人进行关键点标注**NOTE:**stuffcateg
前期看的文章大部分都是深度学习原理含量多一点，一直在纠结怎么改模型，论文看的很吃力，看一篇忘一篇，总感觉摸不到方向。想到自己是遥感专业，所以还是回归遥感影像去谈深度学习，回归问题，再想着用什么方法解决问题。一、问题与解决方法 1、易丢失空间信息在Decoder阶段输出多尺度特征，与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息2、边界信息不明确 保留边界损失函数，设计多尺度损失函数级联方法 AttentionU-Net，在U-Net网络高低级语义信息融合的过程中，加入注意力控制模块（Attentiongates），强化了有效信息的传递，对无效信息的传输进行抑制。二、原理1、问题一的原理Unet网
一、分水岭算法原理分水岭算法将图像看作地理学中的地形表面，图像中的高灰度值区域被看作山峰，低灰度值区域被看作山谷。进而实现图像的分割。假如我们向“山谷”中注水，水位则会逐渐升高，然后不同山谷的水就会汇集在一起，如果我们阻止来自不同山谷的水汇集，我们需在水流可能交汇处建立堤坝，我们需要把图像分成两个不同的集合：集水盆地和分水岭线。我们建立的堤坝即是分水岭线，也即是对原图像的分割。但是由于图像中的噪声或任何其他不规则性，这种方法会造成过度分割的结果。所以OpenCV实现了一种基于标记的分水岭算法，您可以指定哪些是所有要合并的山谷点，哪些不是。这是一种交互式图像分割。我们所做的是为我们知道的对象给出
1：使用labelme标注工具直接在命令行安装或者在anaconda下面新建虚拟环境安装（避免污染环境，不用的时候可以直接delete该环境）直接命令行(base)安装pipinstalllabelmelabelme创建虚拟环境安装，python版本选择3.6.x,打开AnacondaPromptcondacreate-nlabelmepython=3.6condaactivatelabelmepipinstalllabelmelabelme当前自动安装的版本为labelme-4.5.6标注信息图如下woman.pngplane.pngcomputer.pngtrain.png2:使用提供的脚
Paper题目：AnIndividualTreeSegmentationMethodBasedonWatershedAlgorithmandThree-DimensionalSpatialDistributionAnalysisFromAirborneLiDARPointCloudsAbstract准确的单树分割是后续林业参数计算分析的重要依据。然而，基于栅格化冠层高度模型的方法通常会由于插值操作而遭受3-D信息丢失。因此，本文提出了一种基于标记控制的分水岭算法和机载激光雷达点云的3-D空间分布分析的个体树分割方法。首先，基于局部极大值滤波得到的潜在树顶点，进行标记控制的分水岭分割算法，得到粗
UNETR++:DelvingintoEfficientandAccurate3DMedicalImageSegmentation论文链接：https://arxiv.org/abs/2212.04497代码链接：https://github.com/Amshaker/unetr_plus_plus导读这篇论文主要讲述了一种名为UNETR++的3D医学图像分割方法，它提供了高质量的分割结果，并具有高效的参数和计算成本。作者介绍了一种新的有效的配对注意力（EPA）模块，该模块使用一对基于空间和通道注意的相互依赖分支来有效地学习空间和通道方向的区分性特征。实验结果表明，该方法在Synapse、BT
背包问题说到背包问题大家都会想到使用动规的方式来求解,那么为什么用动规呢,dp数组代表什么呢?初始化是什么,遍历方式又是什么,这篇文章笔者将详细讲解背包问题的经典例题0-1背包问题和完全背包问题的解题方式,希望能帮助到大家1.暴力方式有人一提到背包问题就只会使用动态规划来做,那么背包问题假如让你使用暴力求解该如何解决呢?我们以0-1背包为例,每个物品是不是只有两种状态?放或者不放,我们可以遍历所有方式,使用回溯来解决问题.0-1背包问题解决方式(二维数组)动规五部曲1.明白dp数组的含义此处dp[i][j]表示的就是从[0,i]个物品中任选,用容量为j的背包能装的最大价值.2.数组的初始化和递
