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Halcon学习教程（一）　之提取十字线中心　图像分割

上图有个十字线，我们要提取出十字线的中心（Ｈｈｈｈ这个线是我随手画的　没画直！！） 第一步：肯定是读取图像进行灰度提取处理啦。 目前我们已经把十字线提取出来了。...这样我们就分别得到了十字线的横线区域 和竖线区域了。 第三步：求两线的交集部分即十字线的交点位置 那么这里我们就将十字线的中心提取出来了。...然后可以看看中心的坐标位置是什么 代码如下： read_image (Image, 'C:/Users/xujh131042/Pictures/十字线.PNG') threshold(Image, Region...RegionOpening2, RegionIntersection) area_center (RegionIntersection, Area, Row, Column) 当然这里也可以用局部阈值分割来提取出十字线...代码如下： read_image (Image, 'C:/Users/xujh131042/Pictures/十字线.PNG') mean_image (Image, ImageMean, 6, 6

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    代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型

    【新智元导读】清华大学与微软研究院合作，提出了一种新的架构 FCIS，是首个用于图像实例分割任务的全卷积、端到端的解决方案，该架构在 COCO 2016 图像分割竞赛中获得了第一名。...论文现被 CVPR 2017 作为 spotlight paper 接收，代码也已开源：https://github.com/msracver/FCIS 继图像分类、物体检测之后，精确到像素级别的物体实例分割就成为更具挑战性和实用性的视觉识别任务...FCIS 是首个全卷积、端到端的实例分割解决方案，为实例分割提供了一个简单、快速、准确的框架，由于考虑到实例分割预测和分类这两个步骤之间的关联，FCIS 能够同时对多个物体实例进行检测和分割。...FCIS：首个用于实例分割的全卷积端到端解决方案 现有的主流实例分割方法，几乎都是在常用的物体检测方法的基础上进行简单直接的扩展，对于问题的理解还不够深入，计算效率和精确度都还有很大的提升空间。...作者：李益、齐浩之、代季峰、季向阳、危夷晨 摘要 我们提出了首个用于实例分割（instance-aware）任务的全卷积端到端解决方案。

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    【实例分割】开源 | 结合时空信息的端到端实例分割网络，可以端到端的进行训练

    STEm-Seg: Spatio-temporal Embeddings for Instance Segmentation in Videos 原文作者：Ali Athar 内容提要 现有的视频实例分割方法通常涉及多阶段管道...因此，这些方法通常是非端到端可训练的，并且高度适合于特定的任务。本文中，我们提出了一种不同的方法，可以非常方便的使用到不同的实例分割应用场景中。...特别指出的是，我们将视频剪辑建模为一个单一的三维时空体，并提出了一种新颖的方法，可以在单个阶段中跨空间和时间进行目标分割和实力跟踪。...我们的网络是端到端的训练，以学习时空嵌入以及这些嵌入聚类所需的参数，从而简化推理。我们的方法在多个数据集和任务中实现了最优的结果。 主要框架及实验结果 ? ?

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    全景分割这一年，端到端之路

    最后，文章还给出了两个潜在的研究方向为后面的研究者提供参考，一是研究端到端的全景分割模型；二是研究如何更好的将语义分割与实例分割模型结合的算法。...JSIS-Net：端到端的尝试 今年 9 月，埃因霍芬理工大学的团队使用共享的特征提取器，提出了联合语义与实例分割来得到全景分割的方法（a Joint Semantic and Instance Segmentation...基本网络结构采用 ResNet-50，将提取到的特征同时输入到语义分割和实例分割分支中，在语义分割分支中，首先采用 PSPNet 中的金字塔池化模块产生特征图，然后采用混合上采样方法将预测的结果调整到输入图像的大小...JSIS-Net 的主要贡献在于，应用端到端学习的思想来联合进行语义分割和实例分割预测，从而最终预测全景分割输出。...TASCNet：端到端实现 12 月份，丰田研究院也提出了端到端的全景分割模型 TASCNet： ?

    1.7K20

    在线免费无限制的 PDF 处理工具（转换、编辑、分割、合并、压缩）

    主要的大类功能包括转档 & 压缩、分割 & 合并、检视 & 编辑、签署等。分为收费和免费两种（每小时每种功能能够使用 2 次）。在本文的最后，小编会教大家一种无限制免费使用的方法。 ?...分割 / 合并 PDF 文档 在线对 PDF 文档进行分割或者合并，可以针对每个页面分布进行分割，可以选择要分割的页面 ? 对多份 PDF 文档进行合并 ?...多功能结合 设想一下一个场景，你需要往一份 PDF 文件中添加一个页面，有了 SmallPDF 你可以这样做，先对要添加页面的 PDF 进行分割成两份，然后把这两份同要新增的页面进行合并，大功告成。...无限制免费使用 SmallPDF 是一款比较良心的在线 PDF 编辑工具，不用注册即可使用，所以就不会记录使用者的信息，系统对使用次数进行限制主要依靠本地 Cookie 进行判断的，所以如果要无限制使用

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    从入门到精通UNet: 让你快速掌握图像分割算法

    作者从指针的基本概念讲起，逐步深入到指针的用法、指针与数组、指针与函数等高级应用，条理清晰，通俗易懂。代码示例也非常实用，让我在实际编程中能够更好地运用指针。...解码器则通过上采样操作将特征图恢复到原始输入图像的尺寸，并逐步生成分割结果。...对于大尺寸图像的处理：由于UNet算法的网络结构和内存限制，对于大尺寸的图像，需要进行分块处理或采用其他策略来解决内存不足的问题。...归一化：将图像的像素值归一化到特定范围（例如[0, 1]或[-1, 1]）。这有助于提高模型的稳定性和收敛速度。归一化可以通过简单的除法或使用图像处理库（如OpenCV）的函数来实现。...将批标准化层插入到模型中，有助于规范化输入数据分布。梯度裁剪：梯度裁剪可以限制梯度的大小，防止梯度爆炸或梯度消失的问题，有助于更稳定地训练模型。

    2.2K10

    【点云分割】开源 | 点云分割算法，将点云投影到图像上借用图像绘制原理进行数据映射

    Clouds in 2D Image Space 原文作者：Yecheng Lyu 内容提要 与文献中通过定制的卷积算子捕捉3D点云的局部模式不同，在本文中，我们研究了如何有效、高效地将这些点云投影到二维图像空间中...，使传统的二维卷积神经网络（CNN）（例如U-Net）可用于分割。...为此，我们的目的是绘制图，并将其重新规划为一个整数变成问题，以学习每个单个点云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度，本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从点云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net，我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能，与其他优秀算法相比有显著的改进。...（2）使用图形绘图将图形投影到图像中。 （3）使用U-Net分割点。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

    2.1K20

    从传统到深度学习：浅谈点云分割中的图结构

    除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。 ? 图1 一个典型的图拓扑结构和分割示例。...利用分割技术来识别空间上不均匀的连续区域，识别和图像索引等更高层次的问题也可以利用匹配中的分割结果，但在3D点云中分割对象的问题是具有挑战性的。...图5 一般图和超图的对比 随着深度学习技术的发展，研究人员的工作重心又转向了如何将图结构部署到深度学习网络当中去，一个典型的例子是2019年ICCV的一篇文章《Hierarchical Point-Edge...在这篇文章中，作者提出了一种边分支结构，从而为point branch提供上下文信息；同时，作者还利用分层图结构，实现一个由粗到细的信息生成过程。 ? 图6 所提框架的简单说明。...备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区 原创征稿 初衷 3D视觉工坊是基于优质原创文章的自媒体平台，创始人和合伙人致力于发布3D视觉领域最干货的文章，然而少数人的力量毕竟有限

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    实例分割最新最全面综述：从Mask R-CNN到BlendMask

    具体实现时，采用了FCN（Fully Convolutional Network）的网络结构，利用卷积与反卷积构建端到端的网络，最后对每一个像素分类，实现了较好的分割效果。...Mask R-CNN算法的主要步骤为： 首先，将输入图片送入到特征提取网络得到特征图。...2.5 SOLO（2019.12） 和FCIS的类似，单个像素不是单纯输出类别，而是带有位置信息的类别，同时考虑到尺度的问题，借助网络结构来解决。...因此，通过将每个像素分类到对应的实例类别，就相当于逐像素地回归出物体的中心、这就将一个位置预测的问题从回归的问题转化成了分类的问题。...FCIS中使用的较复杂的hard alignment在相同分辨率的条件下，减少了十倍的计算量； mask质量更高：BlendMask属于密集像素预测的方法，输出的分辨率不会受到 top-level 采样的限制

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    实例分割最新最全面综述：从Mask R-CNN到BlendMask

    具体实现时，采用了FCN（Fully Convolutional Network）的网络结构，利用卷积与反卷积构建端到端的网络，最后对每一个像素分类，实现了较好的分割效果。...Mask R-CNN算法的主要步骤为： 首先，将输入图片送入到特征提取网络得到特征图。...2.5 SOLO（2019.12） 和FCIS的类似，单个像素不是单纯输出类别，而是带有位置信息的类别，同时考虑到尺度的问题，借助网络结构来解决。...因此，通过将每个像素分类到对应的实例类别，就相当于逐像素地回归出物体的中心、这就将一个位置预测的问题从回归的问题转化成了分类的问题。...FCIS中使用的较复杂的hard alignment在相同分辨率的条件下，减少了十倍的计算量； mask质量更高：BlendMask属于密集像素预测的方法，输出的分辨率不会受到 top-level 采样的限制

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    【超像素分割】开源 | 一种基于深度学习的超像素分割算法SIN，可以端到端与下游任务相结合

    与此同时，深度学习和端到端框架在包括计算机视觉在内的各个领域都取得了很大的进步。但是，现有的超像素算法无法端到端集成到后续的任务中。传统算法和基于深度学习的算法是超像素分割的两大主流。...前者是不可微的，后者需要一个不可微的后处理步骤来加强连通性，这限制了超像素与下游任务的整合。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的超像素分割算法SIN，该算法可以端到端与下游任务相结合。...我们希望SIN能够以端到端的方式整合到下游的任务中，并使基于超像素的社区受益。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

    1.5K10

    CVPR 2021 Oral: 基于Transformers的端到端视频实例分割方法VisTR

    本文旨在提出一个端到端的模型，将实例的检测、分割和跟踪统一到一个框架下实现，有助于更好的挖掘视频整体的空间和时序信息，且能够以较快的速度解决视频实例分割的问题。 ?...第二个思考是，视频的实例分割实际同时包含实例分割和目标跟踪两个任务，能否将其统一到一个框架下实现？...针对这个我们的想法是：分割本身是像素特征之间相似度的学习，而跟踪本质是实例特征之间相似度的学习，因此理论上他们可以统一到同一个相似度学习的框架之下。...只限制模型要预测的instance个数，不限制输入帧数，这也是未来可以继续研究的方向。...本文提出了一种基于transformers的视频实例分割新框架VisTR，该框架将视频实例分割任务视为直接端到端的并行序列解码和预测的问题。

    1.6K31

    FlashSplat: 以最佳方式求解 2D 到 3D 高斯展开分割 ！

    但这些方法受到收敛速度慢和容易陷入次优解的限制，使其在需要实时性能或高准确度的应用中变得不实用。 为解决这个问题，作者的工作引入了一个简单但全局最有效的解算器，用于分割3D高斯切片。...作者通过线性化简了3D-GS渲染过程，将2D到3D分割任务转换为线性整数优化问题，这对二进制和场景分割都有效。...这两种方法都受到在优化高斯特征之前进行3D分割所需的巨大训练成本的限制。SAGS通过将3D高斯的目标中心映射到2D Mask ，引入了一个无监督的优化方法。...除了二进制分割外，作者将作者的方法扩展到包括场景分割，使得可以对3D场景中的所有物体进行分割。...因此，作者将作者的方法从二值分割扩展到包括场景分割，以更高效地解决这个问题。 这一转向多实例分割是由两个关键因素驱动的。首先，作者必须认识到3D高斯并不完全属于单个物体。

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    干货 | 全方位解读全景分割技术， 从任务定义到网络构建与预测

    AI 科技评论按，本文作者刘环宇，系浙江大学控制科学与工程自动化系硕士，旷视科技研究院算法研究员，全景分割算法 OANet 第一作者，研究方向包括全景分割、语义分割等。...Yang et al. [6] 注意到在一些应用场景中更关注大物体的分割结果，如肖像分割中大图的人像分割、自动驾驶中近距离的物体等，提出了 PC (Parsing Covering) 评价指标，计算公式如下...子分支到全景分割输出的融合过程，也是全景分割任务中的重要问题。...网络结构设计 我们提出的端到端的全景分割网络结构如下图所示，该网络融合 object instance segmentation 子分支与 stuff segmentation 子分支的基础网络特征，在一个网络中同时实现全景分割的训练与预测...总结与分析 从上文的文献分析来看，全景分割任务的不同重要问题均得到了广泛探究，但是全景分割任务依然是有挑战性、前沿的场景理解问题，目前仍存在一些问题需要进行探究： 第一，由于全景分割可通过分别预测实例分割子任务与不规则类别分割子任务

    1.8K20

    干货 | 快速端到端嵌入学习用于视频中的目标分割

    与以前的工作相比，该嵌入仅用作卷积网络的内部指导，该技术新的动态分割头允许训练网络，包括嵌入，端到端的多目标分割任务的交叉熵损失。...另外，通过将当前帧嵌入到前一个帧的嵌入向量进行局部匹配，从而为每个目标计算另一个距离图。 下面将更详细地描述全局匹配和局部匹配。...然后，将它们提供给一个动态分割头，该动态分割头为每个像素(步长为4)在第一帧中的所有目标上产生后验分布。整个系统在不需要嵌入直接损失的情况下，对多目标分割进行端到端的训练。...在实际应用中，用一个大型矩阵乘积来计算全局匹配距离映射，由此得到当前帧到第一个帧之间的所有配对距离，然后应用对象极小化。 ? 上图也给出了一个局部匹配距离图的可视化实例。...每个目标都需要运行一次分割头，但是大多数计算都是在提取共享主干网络特征时进行的，这使得FEELVOS能够很好地扩展到多个目标。此外，能够训练端到端的多目标分割，甚至对可变数量的目标。

    1.1K40

    【医学图像分割】开源 | OSS-Nets支持高效内存和精确的3D医疗数据语义分割，可以扩展到高分辨率！

    3D CNNs对体素化数据的一个关键限制是内存消耗随着训练数据分辨率的立方增长。Occupancy网络(O-Nets)是一种替代方法，数据在函数空间中连续表示，3D形状作为连续的决策边界来学习。...虽然O-Nets明显比CNNs具有更高的内存效率，但它们限于简单的形状，推理速度相对较慢，而且还没有适应于医学数据的3D语义分割。...在这里，我们提出了语义分割占用网络(OSS-Nets)，以准确和内存有效地分割3D医疗数据。...OSS-Net产生的分割结果类似于性能基线，优于函数空间和效率基线。在内存效率方面，OSS-Net消耗了相当数量的内存作为函数空间基线，比效率基线多一些内存，比性能基线少很多。...因此，OSS-Net支持高效内存和精确的3D语义分割，可以扩展到高分辨率。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

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