image-segmentation

Вопрос или проблема Как упоминается в заголовке, какими являются эти 2 метода? Я уже проверил этот вопрос: Patchwise and Full training, (и упомянутую статью), но я не могу действительно понять значение и процесс этих двух методов. В чем разница между ними?

Вопрос или проблема Я работаю над алгоритмом MedSAM (Segment Anything in Medical Images). Это тонко настроенная версия модели Segment Anything от Meta AI для медицинских изображений. В статье его функция потерь задается как невзвешенная сумма бинарной

Вопрос или проблема У меня есть оригинальные изображения размером 1935×1481. Я использую labelme для аннотирования изображений. Я создаю полигоны на оригинальном изображении. Существует ли способ изменить размер изображения вместе с их маской?

Вопрос или проблема Здесь (источник) говорится, что Методы решения задачи сегментации экземпляров можно условно разделить на две категории: методы на основе предложений и методы без предложений. В методах на основе предложений сначала предсказывается

Вопрос или проблема Я обучил свою модель впервые и провел инференс на случайных изображениях. Когда я попробовал случайное изображение, которое имеет аналогичную позицию камеры с моим набором данных, она хорошо справляется с обнаружением реки.

Вопрос или проблема Я работаю с набором данных 3d мешей, мне нужно пометить его, чтобы обучить свою модель глубокого обучения для задачи сегментации, как показано на картинке. Я провел дни в поисках инструмента для аннотации моих 3d данных, но, к сожалению, ничего не нашел.

Вопрос или проблема Я работаю над задачей сегментации, где я планировал использовать U-Net для входного изображения формы (224,224,3), выходом должна быть маска изображения формы (224,224,1) Маска изображения содержит два уникальных значения –

Вопрос или проблема Я относительно нов в области машинного обучения/компьютерного зрения и пытаюсь решить задачу обработки изображений, которая не соответствует более распространенному сценарию классификации “кот или собака”

Вопрос или проблема Предыстория Я аспирант, пытающийся улучшить свои навыки в области data science. Один из моих исследовательских проектов связан с определением размера кластеров на цветном изображении областей. Вот пример изображения, которое я использую.

Вопрос или проблема В бинарной сегментации изображений для заданного набора изображений, истинная маска и предсказанная маска. Как вычислить коэффициент Дайса? Нужно ли вычислять коэффициент Дайса для каждого изображения отдельно, а затем находить среднее по всем изображениям?

Вопрос или проблема Я предполагаю, что изображение стоит многих слов, поэтому вот изображение: Как вы можете видеть, в середине, где необходимо сегментировать воксели, артефактов нет. В то время как сверху и снизу я получаю красивый артефакт в виде шахматной доски.

Вопрос или проблема У меня есть задача многовыходной сегментации, процесс обучения прошел хорошо, но когда я пытаюсь получить предсказание, я столкнулся с трудностями при разделении двух выходов на две разные папки. В моем наборе данных есть одно изображение

Вопрос или проблема Я хотел бы сравнить изображения двух веб-страниц, используя техники компьютерного зрения. Покажите, какие части не уникальны при сравнении обоих изображений. Какая часть изображения 1 отсутствует в изображении 2, и наоборот.

Вопрос или проблема У меня есть 8752 картинки, которые были получены из, более или менее, часового видеозаписи с CCTV с помощью скрипта на Python, снимающего скриншоты. Мой руководитель сказал мне очистить данные от примерно схожих.

Вопрос или проблема Я пытаюсь подогнать CNN UNet под задачу, очень похожую на перевод изображений. Входные данные сети – это бинарная матрица размером (64,256), а выход – размером (64,32). Колонки представляют собой статус канала связи, где

Вопрос или проблема Редактировать: как выясняется, даже первоначальному создателю модели не удалось успешно ее донастроить. Скорее всего, это проблема реализации или потенциально связана с неинтуитивным способом работы слоя пакетной нормализации Keras.

Вопрос или проблема У меня есть огромная проблема с использованием своего собственного созданного набора данных для сегментации изображений с использованием Tensorflow. Набор данных, который я создал, содержит изображения, похожие на то, что показано

Вопрос или проблема Знайте, что для классификации с использованием нейронной сети и функции потерь CrossEntropy нам нужен выход в формате one-hot, но в PyTorch функция потерь CrossEntropy не принимает целевые данные в формате one-hot, и мы должны предоставить

Вопрос или проблема Закрыто. Этот вопрос не о программировании или разработке программного обеспечения. В настоящее время он не принимает ответы. Этот вопрос, похоже, не касается конкретной проблемы программирования, программного алгоритма или инструментов

Вопрос или проблема У меня есть модель сегментации, обученная на 1000 изображениях, которая может предсказывать 4 класса (собака, кошка, мышь, слон). Я хотел бы расширить модель, добавив 5-й класс (лошадь). Лошади присутствуют на 1000 изображениях, использованных