来自两条分割曲线的二值掩码 - 腾讯云开发者社区

为了消除这些限制并探索一个更稳健的模型，来自纽约州立大学奥尔巴尼和布法罗分校的华人研究员提出了一种全新的方法，通过不规则的瞳孔形状检测出GAN生成的人脸。...(a)输入的高分辨率人脸图像；(b)裁剪的眼睛图像；(c)图像(b)的预测瞳孔掩码；(d)对(c)进行椭圆拟合后的瞳孔掩码 EyeCool是一个改进的基于U-Net的模型，可以同时对瞳孔和虹膜、内部和外部边界进行分割...u为预测的瞳孔掩码的外边界上的点的坐标，利用最小二乘法找到一组参数θ，使数据点和椭圆之间的距离测量最小：并通过最小化N个数据点上的代数距离平方之和来确定椭圆的大小： 3....预测的瞳孔掩码和椭圆的瞳孔掩码之间的BIoU得分的范围是[0, 1]，较大的值表明瞳孔的边界与椭圆的形状更相似，那么人脸也更可能是真实的；否则就是用GAN模型生成的。...真实的人脸和GAN生成的人脸在边界IoU上得分的分布情况接收者操作特征（ROC）曲线，对应的AUC（ROC曲线下的面积）为0.94。

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分割数组的最大值（极小极大化二分查找 DP）

解题 2.1 二分查找 2.2 DP 1. 题目给定一个非负整数数组和一个整数 m，你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。...其中最好的方式是将其分为[7,2,5] 和 [10,8]，因为此时这两个子数组各自的和的最大值为18，在所有情况中最小。...在 D 天内送达包裹的能力（二分查找） LeetCode 1062. 最长重复子串（二分查找） LeetCode 5438....制作 m 束花所需的最少天数（二分查找） LeetCode 1102. 得分最高的路径（优先队列BFS/极大极小化二分查找） LeetCode 1231....m) return false; } return true; } }; 0 ms 7 MB 2.2 DP dp[i][j] 表示前 i 个数，分成 j 组的最小的最大和的值

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基于深度学习的农作物行检测，用于农业机器人的田间导航

2）一种新颖的作物行选择算法，该算法利用作物行分割掩码，在任何田间条件下（包括生长阶段、杂草密度或不连续性）都能准确预测中央作物行，而无需针对具体条件进行调整。...标签的创建方式是将作物行表示为单个对象，而不是单个植物，如下图所示。这种表示将帮助 U-Net 预测整个作物行，尽管存在不连续性。然后，使用来自U-Net的分割掩码来识别机器人将遵循的中央作物行。...确定中心作物行上点的选择标准总结在公式(1)中，其中I是来自U-Net的二进制掩码预测，X表示矩形ROI中的所有垂直列位置，y表示给定垂直列中的像素位置。...尽管RGB-D模型的loU值较高，但这两种模型预测的质量差异并不显著，如图15所示。在作物行检测管道中添加深度信息也会增加作物行检测的计算时间。因此，选择RGB-only模型为TSM预测作物行掩码。...报告的loU值将被认为是一般计算机视觉应用中典型语义分割任务的低于平均性能。然而，我们的后处理算法可以恢复准确的导航作物行，而不考虑较低的loU分数。

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YOLO11-CBAM集成：提升商业苹果园树干与树枝分割的精准度

模型训练的数据准备本研究收集了859张综合图像，其中553张来自冠层季节，其余来自休眠季节。所有图像都被合并到一个文件夹中，以简化数据准备过程。...同样，图8显示了YOLO11五种配置的分割算法在训练后的F1置信度曲线。...该图包括来自Microsoft Azure Kinect视觉相机的原始RGB图像、图像下方的分割结果以及右侧提取的树干和树枝遮罩的热图表示。同样，图10b提供了模型在休眠期验证中表现的另一个实例。...如图15所示，与未集成CBAM的同类产品相比，使用CBAM训练的 YOLO11xseg 配置的召回率置信度曲线显示出更高的召回率值。...同样，掩码召回指标也在CBAM集成后有明显改善，掩码召回指标可提供分割准确性的内视角。

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目标检测的中的指标的含义及其实现

收集了模型对苹果的所有预测，并根据预测的置信水平(从最高的置信水平到最低的置信水平)对其进行排序。第二列表示预测是否正确。如果它匹配ground truth且IoU≥0.5，则是正确的。...在召回值(0、0.1、0.2、……、0.9和1.0)找到最高精度值。AP(平均精度)计算为以下11个召回级别的最高精度平均值: 这接近于求出橙色曲线下的总面积并除以11。下面是更精确的定义。...测量的面积（area）是分割掩码（segmentation mask）中的像素数量。 AR是在每个图像中检测到固定数量的最大召回（recall），在类别和IoU上平均。...除了IoU计算（分别在框（box）或掩码（mask）上执行）之外，用边界框和分割掩码检测的评估度量在所有方面是相同的。 2、Evaluation Code 评估代码可在COCO github上找到。...代码生成这样的图像：这两幅图显示了来自2015年检测挑战赛获胜者Kaiming He等人的ResNet（bbox）检测器的分析结果。

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基于4D毫米波雷达的道路路沿检测

在第二个模块中，从噪声点中分割出道路路沿点，并捕捉点云的时态动态。最后，第三个模块基于分割后的道路路沿点拟合道路路沿曲线，为控制和规划任务提供连续的道路路沿估计。...为了应对第二个挑战，通过计算当前帧中每个点相对于前一帧经过运动补偿后的道路路沿点的偏差，捕捉点云序列的时态动态。该偏差作为特征被引入到第二个模块中的点云分割框架中，从而提高道路路沿检测的时态一致性。...GPR是一种非参数方法，不假设特定的函数形式，因此适用于拟合形状各异的道路路沿。我们使用Matern核函数，设置ν值为10，以避免拟合具有大梯度的不现实道路路沿曲线。...为了防止在交叉口处发生错误连接，即两条道路路沿曲线被误认为是一个聚类，引入了一个条件：如果在y轴（车辆前进方向）上有超过6米（大约是城市交叉口的宽度）的间隙，拟合的曲线将被分为两段。...4DRadarRBD系统能够自动检测不同数量的道路路沿曲线，并准确拟合道路路沿曲线。特别是在第三种场景中，4DRadarRBD成功地在交叉口处分离了两条道路路沿曲线，而不是将它们连接起来。

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对未知物体进行6D追踪和3D重建，英伟达方法取得新SOTA，入选CVPR 2023

给定单目 RGBD 输入视频以及仅在第一帧中感兴趣物体的分割掩码，该方法通过后续帧跟踪物体的 6D 姿态并重建物体的纹理 3D 模型。所有处理都是因果的（无法访问未来帧的信息）。...在这项工作中，一个独特的挑战在于交互者引入的严重遮挡，导致了多视几何不再一致。并且完美的物体分割掩码通常无法得到。为此，英伟达进行了独特的建模以增加鲁棒性。...下面左图：使用视频分割网络（第 3.1 节）预测的二值掩码进行高效的射线追踪的 Octree 体素表示，该物体分割掩码由于来自神经网络的预测难免存在错误。...对于 6D 物体姿态，他们使用物体几何来计算 ADD 和 ADD-S 指标的曲线下面积（AUC）百分比。...此外还包括它们在排行榜上的基准结果。团队介绍该论文来自于英伟达研究院。其中论文一作是华人温伯文，博士毕业于罗格斯大学计算机系。

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7 papers | AI新方法解高数；Ross、何恺明等人渲染思路做图像分割

近年来，联邦学习研究呈现出了爆炸性增长，受此推动，来自澳大利亚国立大学、卡耐基梅隆大学等二十多家机构的五十多位研究者在本文中探讨了联邦学习的最新进展，并提出了大量未解决的问题和挑战。 ?...p_1 和 p_2 分别对应一元运算符和二元运算符的数量，L 对应叶节点数量。最下方的两条曲线对应二元树和 unary-binary 树的数量。最上方两条曲线表示表达式的数量。...近年来，他在语义分割和实例分割领域做了很多开创性的工作，用来提升分割效果。例如，在实例分割方面提出全景分割的方法，在语义分割上则提出了效果惊人的 TensorMask。...使用 PointRend 执行实例分割和使用传统方法的对比。传统方法（左）分割的时候图像分辨率低，分割效果差。 ?...Mask R-CNN [19] + 标准掩码头的结果示例（左侧图像）vs Mask R-CNN + PointRend 的结果示例（右侧图像）。模型使用 ResNet-50 和 FPN。 ?

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SINE：上下文示例驱动，打造真正的通用分割模型 | NeurIPS24

受到SAM模型的启发，SINE预测针对不同复杂度任务定制的多个输出掩码。这些任务包括相同物体、实例到整体语义概念。SINE统一了现有的各种粒度的分割任务，旨在实现更广泛的任务泛化。...这些标记 ( $\textbf{t}{id}$ 和 $\textbf{t}{sem}$ ) 和目标特征 ( $\textbf{F}{t}$ ) 通过这个共享模块进行融合，在交叉注意力中它们彼此作为键和值，...第二路径用于增强语义原型 $\textbf{p}{sem}$ 以实现更准确的匹配。...这两条路径共享自注意力层，以便将语义从 $\textbf{p}{sem}$ 分配给 $\textbf{q}_{ins}$ 。...$\mathcal{L}_\text{mask}$ 是一种二元掩码损失和Dice损失：$$\begin{equation}\begin{split}\mathcal{L}{\text{Hungarian

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分割数组的最大值 Krains 2020-08-29 20:21:39 动态规划二分查找

题目链接二分查找对答案进行二分，得到mid，如果mid可以将数组切割成m组，并且每组之和小于mid，由于我们要找的是满足要求的最小值，所以可以排除区间(mid, right],去[left,...属性：一个集合就是一个分组，取各个小组之和有一个最大值，每个集合都有这么一个最大值，f(i,j)f(i,j)f(i,j)表示的就是这些集合中最大值的最小值。...边界处理：初始化二维dp数组为INF，dp[0][0]=0 当i=1时，只有将所有的数划分在第i组才有效当i=2时，状态dp[i-1][j]当j>=1是有效的当不符合划分规则时，dp[i-1][j...min = Integer.MAX_VALUE; // 穷尽所有划分点 for(int k = i; k < n; k++){ // t是当前划分的组内和的最大值...long t = Math.max(s[k+1]-s[i], helper(k+1, j+1, m, memo)); // min是所有可能划分的组内和的最大值的最小值

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实例分割总结 Instance Segmentation Summary

例如，当图像中有多只猫时，语义分割会将两只猫整体的所有像素预测为“猫”这个类别。与此不同的是，实例分割需要区分出哪些像素属于第一只猫、哪些像素属于第二只猫基本思路目标检测+语义分割。...，然后把region以及由它组合成boundingboxes来同时优化two-path 的网络特征提取中不是在两条通道上使用同一网络，而是单独训练这两条路径 1、建议生成：通过MCG算法为每个图像生成...作为输入，通过ROIpooling提取特征，加上两个FC层，一是降维，二是回归像素级掩码，得到输出是每一个候选box的像素级语义掩码（DeepMark类似，但因共享特征而节约开销） 3、实例分类(Categorizing...out score map（如图二），并第5卷积层添加新的语义分割子网络生成C+1 score map（C+1种分类可能） 2、贝叶斯推断，提高了分割和分类的准确性 3、softmax操作生成前景可能性...map（ROIAlign是生成mask预测的关键） 4、得到三个输出向量，第一个是softmax分类，第二个是每一类的bounding box回归，第三个是每一个ROI的二进制掩码Mask（FCN生成

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IP 增强型内部网关路由协议 EIGRP

有关 EIGRP 水平分割，请注意以下重要信息：默认情况下，水平分割功能是打开的。如果您更改接口上的 EIGRP 水平分割设置，将重置与通过该接口可以到达的所有 EIGRP 邻居的邻接关系。...配置 EIGRP 时，如何配置带掩码的网络声明？ A.可选的网络掩码参数最早添加到 Cisco IOS 软件版本 12.0(4)T 的网络声明中。...了解有关负载均衡的更多信息。 A. 将接口上的带宽值配置为默认值，并增加备份接口上的延迟，使路由器看不到两条等价路径。 Q. EIGRP 和 IGRP 之间的度量计算有何差别？...在 offset-list 命令中配置的值会添加到延迟值中，该延迟值是由路由器为与访问列表匹配的路由计算的。 offset-list 是用来影响被通告和/或被选择的特定路径的首选方法。 A....执行到/来自其他路由协议的重分配功能。 Q. EIGRP 中提供了哪些负载均衡选项？ A.offset-list 能够用于修改 EIGRP 通过特定接口获知的路由度量值或可使用 PBR 的路由度量值。

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计算视觉 | Nat.Methods | 一个用于跨九种模态的生物医学对象联合分割、检测和识别的基础模型

这使我们能够构建BiomedParseData，一个包含340万张图像、分割掩码和生物医学对象语义标签三元组以及680万张图像-掩码-描述三元组的生物医学图像分析数据集，数据来自超过100万张图像。...BiomedParseData是由合成来自九种成像模式的45个公开可用的生物医学分割数据集而成的，包含110万张图象、340万个图象-掩码-标签三元组以及680万个图象-掩码-描述三元组（图1b和补充表...Para_04 掩码解码器输出的分割掩码与原始图像大小相同，每个像素有一个介于0和1之间的概率，表示该像素属于文本提示中标记对象的可能性。元对象分类器包括来自图像和文本提示的输入，并输出对象语义。...mp 是像素 p ∈ ({\mathcal{P"}}) 的真实二进制掩码，而 ({\hat{m"}}_{p"}) 是预测的像素概率。...至于特定任务的nnU-Net模型和DeepLabV3+模型，我们在二维中训练了这两种网络架构，每种模态每种目标都有一个二进制分割模型，每种方法各有95个特定任务的模型。

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CVPR 2023 | BundleSDF:对未知物体进行6D追踪和3D重建新SOTA

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【CV中的特征金字塔】四，CVPR 2018 PANet

前言 PANet是CVPR 2018的一篇实例分割论文，作者来自港中文，北大，商汤和腾讯优图。...PANet在Nask RCNN的基础上做了多处改进，充在COCO 2017实例分割比赛上夺冠，同时也是目标检测比赛的第二名。接下来就一起来看看吧。 2....在引入Adaptive Feature Pooling作者做了Figure3这个实验，可以看到图中有4条不同的曲线，分别对应了FPN网络中的4个特征层，然后每一层都会经过RPN网络获得ROI，因此这4条曲线就对应了...例如蓝色曲线表示level1的特征层，应该是尺度最小的ROI的集合，这一类型的ROI所提取的特征仅有30%是来自level1特征层的特征，剩下的70%均来自level2,3,4。...Fully-Connected Fusion PANet最后一个贡献是提出了Fully-connected Fusion，这是对原有的分割支路(FCN)引入一个前景二分类的全连接支路，通过融合这两条支路的输出得到更加精确的分割结果

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全景分割 | Learning to Fuse Things and Stuff

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.01192.pdf 这是一篇来自丰田的全场景分割论文~ 主要思想提出了一种基于端到端学习的全景分割方法，一种新的任务统一实例分割（things...论文中的模型，TASCNet，使用来自共享主干网络的特征映射，在一个前馈过程中同时预测thing和stuff的分割。...通过一个全局的things-and-stuff二进制掩码显式地约束这两个输出分布，以增强跨任务一致性。...关于Stuff Head论文采用SegNet+FPN的思想，最终输出语义分割的结果和mask二进制掩码。...实验结果评估标准还是沿用何凯明提出的PQ标准： ? 其中P和Q是匹配的预测值和Ground Truth，TP、FP、FN分别表示真正、假正和假负。

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独家 | 初学者的问题：在神经网络中应使用多少隐藏层神经元？（附实例）

首先要清楚，如果要解决的问题很复杂，回答这些问题可能会过于复杂。到本文结束时，您至少可以了解这些问题的答案，而且能够在简单的例子上进行测试。 ANN的灵感来自生物神经网络。...如图2所示，有多个可能的决策边界正确地分割数据。我们将进一步讨论图2（a）中的那个。图2 接下来是通过一组线进行表达决策边界。...在这一点上，放置两条线，每条线在不同的方向上。如图3所示，因为边界曲线只有一个点通过灰色圆圈改变方向，所以只需要两条线。换句话说，这里有两个单层感知器网络，每个感知器产生一条线。...换句话说，线条将通过其他隐藏层连接在一起来生成单独一条曲线。图8 模型设计者可以选择网络布局。一种可行的网络架构是构建具有两个隐藏神经元的第二隐藏层。...第一个隐藏的神经元将连接前两条线，最后一个隐藏的神经元将连接最后两条线。第二个隐藏层的结果如图9所示。图9 到目前为止，这里有两条分开的曲线。因此，网络有两个输出。

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基于传统方法的车道线检测

检查每个像素值在先前计算的梯度方向上是否为局部最大值（相比B,C如果A是局部最大则在下一个点上检查非极大值抑制否则将 A 的像素值设置为 0 并抑制A hysteresis thresholding:非极大值抑制后可以确认强像素在最终边缘映射中...0 cv.fillPoly(mask, polygons, 255) //将三个点围城区域填充为255，其余还是0 ，实际就是掩码 segment = cv.bitwise_and(frame...,mask)//比特位的与操作 255实际就是8比特位为1然后与原像素进行比特位的与操作，就会保留原来像素的值 return segment 3.霍夫变换得到车道线 hough = cv.HoughLinesP...霍夫空间中相交的曲线越多，交点表示的线在笛卡尔坐标系对应的点越多。我们在霍夫空间中定义交点的最小阈值来检测线。霍夫变换跟踪了帧中的每个点的霍夫空间交点。...4.获取车道线并叠加到原始图像中综合所有线，求得两条车道线的平均斜率和截距 def calculate_line(frame, lines): left = [] right = []

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MiVOS：用户交互型视频实例分割解耦框架(CVPR 2021)

与当前现存的交互式VOS方法相比，作者提出的MiVOS所需的交互帧数更低，分割精度与运行效率更高。与传统的转描方法相比，iVOS的进步显着减少了分割视频中物体标注所需的人力。...在作者提出的MiVOS解耦框架中，一共分为三个模块，分别为：S2M（用户交互产生分割图）、Propagation（掩码传播）、difference aware fusion（差异感知模块）。...S2M网络的目标是在给定输入涂鸦的情况下实时生成单图像分割掩码。...2.3 difference aware fusion：差异感知融合模块由于用户有多轮交互（比如经过第一轮交互，生成了整个视频的mask，但是用户进行二次检测的时候发现某些帧标注仍有问题，则开启下一轮交互...我们线性插值 IoU 与用户时间的关系图，并计算曲线下面积（AUC）以进行评估。通过与ATNet 进行比较，ATNet是性能最好的方法，拥有可用的源代码。

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谷歌英伟达发布无人驾驶系统 PilotNet，CNN如何做转向决策？

该网络由9层组成，包括归一化层，5个卷积层和3个完全连接的层。输入图像被分割成YUV平面并传递到网络。网络的第一层执行图像归一化。归一化器是硬编码的，在学习过程中没有调整。...卷积层被设计用来执行特征提取，并通过一系列改变层配置的实验来选择。五个卷积层之后是三个完全连接层，输出反转弯半径的控制值。...3.然后将来自较高级别的高尺度平均特征图与来自下层的平均特征图相乘（两者现在都是相同的大小）。结果是一个中间掩码。 4.中间掩码以与步骤 2 所述相同的方式放大到下层特征图的大小。...底部图像显示了测试图像，其中扩大的显著物体被移动了。 ? 图8 PilotNet 转向输出作为输入图像像素偏移函数的曲线上述预测确实是由我们的实验产生的。...图 8 显示了 PilotNet 转向输出作为输入图像中像素偏移函数的曲线。蓝线显示了当我们移动包括显著物体（第一类）的像素时的结果。红线显示了当我们移动不包括在显著物体中的像素时的结果。

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定「睛」一看，果然是GAN生成的！华人团队利用瞳孔形状判断「真假」人像

分割数组的最大值（极小极大化二分查找 DP）

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目标检测的中的指标的含义及其实现

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分割数组的最大值 Krains 2020-08-29 20:21:39 动态规划二分查找

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计算视觉 | Nat.Methods | 一个用于跨九种模态的生物医学对象联合分割、检测和识别的基础模型

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