semantic-segmentation

Вопрос или проблема У меня есть большой набор КТ-изображений, содержащих области легких. Но у меня нет соответствующих пиксельно отмеченных изображений. Как я могу выполнить семантическую сегментацию, используя глубокое обучение в MATLAB?

Вопрос или проблема Я работаю над проблемой медицинской семантической сегментации, где входные данные имеют размер (1,256,256), и у меня есть два выхода, связанные с этими входными данными (две маски), каждая с формой (1,256,256).

Вопрос или проблема Я наткнулся на статьи о разных моделях сегментации изображений. В некоторых из них упоминается, что для получения семантической сегментации необходимо использовать замаскированную версию изображения. Мне хотелось бы узнать, является

Вопрос или проблема Предположим, у нас есть большой аннотированный набор данных с 4 классами. В этом наборе данных могут быть аннотированные изображения с менее чем 4 классами, где оставшиеся классы могут присутствовать или отсутствовать.

Вопрос или проблема В настоящее время я решаю задачу семантической сегментации, в которой для каждого образца моя цель — сегментировать две маски, соответствующие двум объектам. Примечательно, что второй объект обычно расположен внутри первого, а его

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 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 Я хотел бы узнать, есть ли у вас советы по улучшению индивидуального показателя IOU (для класса объектов №2 здесь). Вот что я попробовал до сих пор: Прежде всего, у меня много данных (тысячи изображений), хорошо аннотированных.

Вопрос или проблема Я пытался использовать MaskRCNN с основной моделью Resnet на DeepFashion2 датасете для сегментации объектов. Настройки кастомизации следующие: class ClothDataset(utils.Dataset): # функция load_dataset используется для загрузки обучающего

Вопрос или проблема Я работаю с глубокой архитектурой RandLA-Net для сегментации облаков точек наземного лазерного сканирования (TLS) на классы листьев и древесины. Мой проект включает обработку меньшего набора данных (около 1-2 миллионов точек) по сравнению

Вопрос или проблема У меня есть предобученная нейросеть для семантической сегментации, которая была обучена на датасете Cityscapes и его 19 классах (Человек, автомобиль, дорожный знак и т.д.). Один из этих классов — “Человек”

Вопрос или проблема Я прочитал несколько статей о современных моделях семантической сегментации, и во всех из них авторы используют для сравнения метрику F1-меры, но не указали, используют ли они “микро” или “