在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...这些是流行的图像分类网络，并被用作许多最先进的目标检测和分割算法的主干。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
在多类分割中，估计随机向量的联合概率，相应的分段ROI集和通过将估计的类概率向量二值化得到，其中。...3.1.6 Probabilistic ROI-pair-predicting image registration 在本节中，作者考虑了两种情况来搜索相应的ROI对 ，以及它们与两个独立多类分割 和...具体而言，对于图像，一个表示类概率的随机向量被估计出来，通过阈值分割估计的类概率向量得到分割的ROI集，其中。对于图像，通过估计类概率，得到ROI集，其中是类的概率。...需要考虑两种关键场景中的“一对多”对应关系： 1）分割不确定性：分割模型并非完美。它们可能在同一张图像中分割多个子结构，而在另一张图像中识别出一个完整的结构ROI。...利用这种表示，图像配准可以被重新表述为两个多类分割任务，并提出了一个通用且实用的实现方案，即SAMReg。
对于大规模远程感知图像的密集语义分割任务[8, 9]，Transformer和CNN已经在U-Net[10]架构中协同使用，旨在有效地捕捉细粒度细节和全局上下文信息[11, 12]。...为了充分发挥基于Transformer的架构在远程感知图像分割中的潜力，作者引入了AMMUNet，这是一个基于U-Net的框架，它使用ResNet编码器提取多尺度特征，并在解码器中采用创新性注意力机制。...Dataset 分割模型使用两个数据集进行了评估：Vaihingen数据集和Potsdam数据集。Vaihingen数据集包含33张真实正射影像，其中17张用于训练，其余用于测试。...图像尺寸在800到3000像素之间变化。Potsdam数据集由38张图像组成，每张图像尺寸为6000x6000像素。作者使用24张图像进行训练，14张进行测试。这两个数据集的地面采样距离为9厘米。...值得注意的是，对于不平衡数据集，mIoU是一个更严格的指标，在语义分割任务中更常使用。
设计深度学习网络时在正确率和速度之间找到一个平衡点。 多核的并行 CPU 共享算法（Jetson 有一个 4 核的 ARM CPU）。 使用一台独立的机载计算机来控制相机并与地面工作站通信。...形状分类 从全分辨率图像中裁剪出目标候选，并将其缩小成 32 x 32 像素的碎片，随后用卷积神经网络（CNN；见图 5）处理它们。我们精心的的设计了能够在轻量级计算的同时保持高精度的网络。...图 5：Blob 检测和形状分类阶段。 字符分割 在这一步，被分类成确定形状（圆，正方形等等）的碎片经过预处理生成目标内字符的二进制掩码。我们假设碎片的背景是相对均匀的，在目标周围进行严格的剪切。...我们使用 k 均值聚类法来将碎片中的像素聚为三类：背景、形状和字符。我们使用前两个矩对簇进行分析，并将字符类的像素点转换成目标字符的二进制掩码。...图 7： 覆盖在真实图像上的合成目标。只有右上角的星星 C 才是真正的目标。 我们通过在全分辨率下生成形状目标，然后用与之前的分割算法相似的 k 均值聚类的方法提取目标字符创造了字符样本。
简介 实例分割和语义分割都旨在检测由场景中的最小单元组表示的特定信息区域。例如，点云可以被解析为点组，其中每个组对应于一类东西或单个实例。...为了利用经典CNN的强大表现能力，首先将3D点云投影到[33,31,27,9]中的多视图渲染图像中，在其上可以应用精心设计的用于2D图像的CNN。但是在投影过程中，点云中的部分上下文信息被遗忘。...对于实例分割，采用[6]中的2D图像判别损失函数来监督实例嵌入学习。我们修改它并使其适用于点云。[6]中使用的损失是特定于类的：不同语义类的实例嵌入是分开学习的，这意味着应该首先给出语义类。...除了大型真实场景基准测试S3DIS之外，我们还在ShapeNet零件数据集上评估我们的方法。此数据集包含16个类别的16,881个3D形状。从形状采样的每个点分配有50个不同部分中的一个。...Cov是与地面实况相匹配的预测的平均实例IoU。得分进一步通过地面实例的大小加权以获得WCov。对于地面实况区域G和预测区域O，这些值被定义为 其中|r Gi|地面真实区域中的点数。
方向的一些论文，图像生成文字、弱监督分割等 https://github.com/wangleihitcs/Papers 5、Awesome_deep_learning_interpretability...14、Epipolarpose 在这项工作中，我们提出了一种自监督学习的三维人体姿态估计方法，它不需要任何三维地面真实数据或相机提取。...在训练过程中，EpipolarPose从多视图图像中估计出二维位姿，然后利用epipolar geometry获得三维位姿，利用camera geometry训练出三维位姿估计器。...它支持各种应用，包括但不限于分类，形状检索，分割，重建。...，可学习将形状数据库中的3D CAD模型与3D扫描对齐。
实验证明，将车道点与新坐标系中的基础俯视图特征对齐对于处理不熟悉场景的通用方法至关重要。其次，提出了一个可扩展的两阶段框架，该框架将图像分割子网络和几何编码子网络的学习解耦。...一个典型的2D车道线检测流程由三个部分组成：语义分割组件，为图像中的每个像素分配一个类标签，以指示其是否属于车道；空间变换组件，将图像分割输出投射到一个平坦的地面平面上；第三部分是提取车道线，通常涉及车道现模型的拟合...通过在新的坐标系中引入了几何引导的anchor表示车道线新方法，并应用了特定的几何变换以从网络输出直接计算真实的3D车道点。...它通常需要建立在昂贵的多传感器（激光雷达、摄像机等）上的高分辨率地图、精确的定位和在线校准，以及在3D空间中更昂贵的手动调整来产生正确的地面真实感。...在最佳情况下，两阶段框架可以利用2D真实数据训练图像分割子网络，并只用合成的3D数据训练3D几何子网络，由于需要域转移技术来解决完美的合成分割基础真值和第一个子网络的分割输出之间的域差距，因此将最优解推迟到未来工作中
labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size, height, width)，可选) — 用于计算损失的地面真实语义分割地图。...重写 Preprocessor 类的 __call__ 方法，以便将图像和分割地图作为位置参数传入。...labels（形状为(batch_size, height, width)的torch.LongTensor，可选）- 用于计算损失的地面真实语义分割地图。...labels（形状为(batch_size, height, width)的tf.Tensor，可选）- 用于计算损失的地面真实语义分割地图。...+ `labels`（形状为`(batch_size, height, width)`的`tf.Tensor`，*可选*）- 用于计算损失的地面真实语义分割地图。
一、SegTHOR2019介绍 该挑战赛为了解决计算机断层扫描 (CT) 图像中处于危险中的器官分割问题。...通常，勾勒主要是手动的，这是很乏味且可能是再现性错误的来源。对于某些器官（例如食道），分割尤其具有挑战性：患者之间的形状和位置差异很大，CT 图像中的轮廓对比度低，可能还不存在。...评估指标 使用以下方法根据真实情况评估预测轮廓：overlap Dice metric (DM)，基于作为分割算法结果的像素标记，定义为 2*自动和手动区域的交集/（自动和手动区域的总和）；Hausdorff...DM 和 HD 是互补的指标，可以很好地了解分割方法的全局准确性。它们将针对4个风险器官中的每一个独立计算。...3、搭建VNet3d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是1，epoch是300，损失函数采用多类dice和ce。
它期望的目录结构是每个类别一个子目录，所有属于同一类别的图像都放在同一个子目录中。...——建筑到街景拍摄点的距离（我定义的是20米），但是从上图中我们可以看出以下两类数据也需要删除： 拍摄点依旧较远，导致图像中建筑物较小（如下图）； 建筑物较小 建筑物被树木或其他物体遮挡。...test.png裁切后 我们借鉴论文作者的方法使用语义分割来筛选街景： “为此去除以上两类数据，我们提出了一种基于图像内容定量表示的评估方法。...包，利用MIT ADE 20 K场景解析数据集（http//sceneparsing.csail.mit.edu/[6]）进行语义分割的模型： 语义分割演示 [From从左到右：测试图像、地面真实值、预测结果...在文章的研究进一步基于GSV数据集对模型进行了验证过程。论文作者手动创建了 400 张带注释的 GSV 图像（地面真实数据），识别了由道路、人行道、天空、植被和其他背景组成的五个类别。
根据方程（1）和方程（4），我们将原始的多段线注释转换为参数化的贝塞尔曲线。注意，我们直接使用第一个和最后一个注释点分别作为第一个（b0）和最后一个（b4）控制点。...可视化比较如图5所示，其结果表明，生成的结果在视觉上甚至比原始地面真实性更好。...特别地，从COCO文本中过滤出40k个无文本背景图像，然后用32和17准备每个背景图像的分割遮罩和场景深度，用于以下文本渲染。...它收集了各种场景，包括类文本复杂场景和低对比度的背景。它包含1555张图像，其中1255张用于训练，300张用于测试。...为了模拟真实的场景，这个数据集的大多数图像都包含大量的常规文本，同时保证每个图像至少有一个弯曲文本。文本实例使用多边形进行单词级注释。
在本文中，我们提出了 VPD（具有预训练扩散模型的视觉感知），这是一种在视觉感知任务中利用预训练文本到图像扩散模型的语义信息的新框架。...与其他预训练方法相比，我们表明视觉语言预训练扩散模型可以使用所提出的 VPD 更快地适应下游视觉感知任务。对语义分割、参考图像分割和深度估计的大量实验证明了我们方法的有效性。...3D 地面真实形状对于 3D 对象重建评估至关重要。...为了解决这个问题，我们引入了一个使用移动设备捕获的新型多视图 RGBD 数据集，其中包括对 153 个具有不同 3D 结构集的对象模型的高精度 3D 地面实况注释。...我们通过使用具有已知几何形状的乐高模型作为图像捕获的 3D 结构，在不依赖高端 3D 扫描仪的情况下获得精确的 3D 地面真实形状。
什么是图像分割 顾名思义，图像分割是将一幅图像转化成多个部分的过程。在这个过程中，图像中的每个像素都与一个具体的物体相关联在一起。图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。...在语义分割中，所有物体都是同一类型的，所有相同类型的物体都使用一个类标签进行标记，而在实例分割中，相似的物体可以有自己独立的标签。 ?...在该模型中，使用一个单独的分支来处理图像的形状信息。形状流用于处理边界信息。 ?...陈良杰等人，2016年“ DeepLab：利用深度卷积网络，Atrous卷积和全连接的CRF进行语义图像分割” https://arxiv.org/abs/1606.00915 您可以在PyTorch（...Sefexa图像分割工具-——Sefexa是一个免费的工具，可用于半自动图像分割、图像分析和地面真实性的创建。
尽管IPM引入的错误是可以校正的，但是仍然需要在BEV中检测目标。深度学习方法对于语义分割等任务来说非常有效，但是需要标记数据，尽管模拟可以获得这些数据，和真实数据比起来还是有一些差距。...通过计算语义分割的摄像机图像，从真实数据中去除大部分不必要的纹理。 通过语义分割的输入，该算法能够获取类信息，从而能够将这些信息纳入IPM生成的图像的校正中。...此外，语义分割的BEV图像包含了未知区域的颜色编码，这些未知区域被遮挡在原始摄像机图像中。IPM得到的图像和所需的真实BEV图像如下图所示。 ?...针对这个问题的学习方法需要能够处理多视点图像，这表明需要一种额外的机制。 就像前面说到的，IPM会引入误差，但该技术至少能够产生与地面真实BEV图像相似的图像。...作者对于每个车辆摄像机，虚拟光线从其安装位置投射到语义分割的地面真值BEV图像的边缘。
在过去的几十年中，已经提出了许多相机与地面的标定方法。这些方法通常可以分为两类： （1）静态标定； （2）行驶过程中的在线标定。...第二类现有方法应用在线标定，这需要从道路上提取出特定的几何形状，例如单目相机的消失点和周围视图相机提取的车道标线，或者多个相机之间重叠区域的光度一致性，以辅助标定调整。...然后通过水平线分割图像，可以筛选位于水平线以下的特征点来选择地面特征，并利用车辆的运动信息进一步预测地面特征在下一个关键帧中的位置，这样，我们可以有效地提取和跟踪地面特征，为后续的相机到地面标定和场景理解提供重要的信息...通过使用单应性变换矩阵，可以将当前关键帧的特征点投影到上一关键帧的图像中。然后，我们通过最小化重投影误差来优化相机姿态和地面参数，以确保在上一关键帧中的特征点与当前关键帧中的投影点之间的一致性。...高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述 Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法 PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准
一方面标准的矢量高精（HD）地图通常需要专业的数据采集设备和大量的人力进行标注。另一方面，由于维度下降缺陷，正确地将2D图像中的目标转换为3D真实形状是一个具有挑战性的问题。...然后从中分割出类似杆状物的语义信息，并通过欧几里得聚类和RANSAC线性拟合提取每个杆的两个端点。地面点云通过预训练的KPConv模型和平面生长法提取。...点云地图生成和鸟瞰图（BEV）分割。(a) 显示了原始点云地图。(b) 是通过激光雷达SLAM生成的地面点云。(c) 提供了一个鸟瞰图像示例，其中每个像素对应一个10厘米的体素。...(d) 显示了OTSU二值化结果，保留了道路上的高对比度特征，包括车道线和标记。 B. 图像分割 定位的第一步是对图像进行语义分割，作者将所有语义分为三类：地面标记、杆状物和背景。...图3展示了真实交通场景中的图像分割可视化结果。 图3. 图像分割。(a) 是由前视摄像头捕获的原始图像。(b) 是语义分割结果。橙色和灰色像素分别表示地面标记和杆状物。
一个CNN，可共同预测RGB图像中多个未见过的对象的类标签，实例蒙版和NOCS映射。我们在姿态拟合算法中将NOCS图与深度图一起使用，以估计完整的6D姿态和对象尺寸。...此外，我们在同一类别中一致地对齐对象中心和方向。我们使用ShapeNetCore [8]中的模型，这些模型已经针对尺寸，位置和方向进行了规范化处理。图2显示了相机类别中规范化形状的示例。...情境感知合成：为了提高真实感，我们以情境感知方式合成虚拟对象，即我们将它们放置在有可能的光线下自然发生的位置（例如，在支撑表面上）。我们使用平面检测算法[15]来获得真实图像中的像素级平面分割。...最后，我们将渲染的图像和真实的图像相结合，以生成具有完美的地面真实NOCS图，蒙版和类别标签的逼真的合成图像。 我们总共渲染了300K合成图像，其中有25K用于验证。...与mask头类似，我们在测试过程中使用对象类别先查找相应的预测通道。在训练期间，损失函数中仅使用地面真实物体类别的NOCS映射组件。
使用语义分割的输入，算法可以访问类别信息，因此能够将这些信息纳入到IPM生成的图像校正中。输出是输入场景的语义分割BEV。由于对象的形状得以保留，因此输出不仅可用于确定自由空间，还可用于定位动态对象。...此外，语义分割的BEV图像包含未知区域的颜色编码，这些区域在原始摄像头图像中被遮挡。通过IPM获得的图像和期望的真实BEV图像在图1中显示出来。 图1....为了解决这个问题，作者引入了一种额外的语义类别，用于表示在摄像机视角中被遮挡的BEV区域。这个类别在预处理步骤中添加到地面真实标签图像中。...对于每个车载摄像头，从其安装位置到语义分割的地面真实BEV图像的边缘投射虚拟射线。这些射线只投射到特定摄像机视场内的边缘像素上。...经过这些规则修改的地面真实BEV图像在图2中展示出来。这个方法旨在解决由于遮挡导致的信息不完整问题。 图2. 原始的真实图像上覆盖了包括遮挡类别（灰色阴影）的修改标签。
只是希望它看起来像是在夜间拍摄完全相同的照片。 在该研究发表之前出现的许多样式迁移算法扭曲了许多呈现原始图像的内容。在当时的神经风格迁移技术的结果中，常见的事情就是制作直线波浪和改变物体的形状。...作者为实现这一点做了两件主要的事情： （1）损失函数中的照片写实正则化术语 （2）用作指导的内容图像的语义分割。 照片写实正规化 想想如何在图像中直观地保持照片写实。希望原始图像的线条和形状保持不变。...根据定义，仿射变换必须在将输入映射到输出时保持点，直线和平面。 有了这个限制，直线永远不会波动，输出中不会出现任何奇怪的形状变化！...分段指导 除了保持点，直线和平面之外，还希望确保样式图像中各种“事物”的样式实际上是实际迁移的。 想象一下，如果你的风格图像显示出美丽的橙色日落，就像下面的那个。 大多数图像是红色橙色。...它运行所需的只是Pytorch的最新版本。
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