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標簽 > 圖像分割
圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類:基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。
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SAM是一類處理圖像分割任務的通用模型。與以往只能處理某種特定類型圖片的圖像分割模型不同,SAM可以處理所有類型的圖像。
圖像處理的算法中,大部分需要采用浮點數運算,而浮點數運算再FPGA中是非常不劃算的,因此需要轉換成定點數計算,此時會設計到浮點運算轉定點運算時精度下降的問題。
CVPR 2023 中的領域適應:用于切片方向連續的無監督跨模態醫學圖像分割
如上圖所示,以前的醫學圖像分割 UDA 方法大多采用 2D UDA,當將預測堆疊在一起時,會導致切片方向上的預測不一致。SDC-UDA 在翻譯和分割過程...
圖像分割與目標檢測是計算機視覺領域的兩個重要任務,它們在許多應用場景中都發揮著關鍵作用。然而,盡管它們在某些方面有相似之處,但它們的目標、方法和應用場景...
所謂圖像分割指的是根據灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區域,并使這些特征在同一區域內呈現出相似性,而在不同區域間呈現出明顯的差異性。
這是一篇關于圖像分割損失函數的總結,具體包括:Binary Cross EntropyWeighted Cross EntropyBalanced Cr...
圖像分類的主流深度神經網絡模型有哪些 深度神經網絡搜索方法總結
生成對抗網絡(Generative adversarial net,GAN)是另一種常見的基于深度學習技術的生成模型,包括生成器和判別器2個組件,如圖1...
圖像分割與語義分割是計算機視覺領域的重要任務,旨在將圖像劃分為多個具有特定語義含義的區域或對象。卷積神經網絡(CNN)作為深度學習的一種核心模型,在圖像...
圖像分割和語義分割是計算機視覺領域中兩個重要的概念,它們在圖像處理和分析中發揮著關鍵作用。 1. 圖像分割簡介 圖像分割是將圖像劃分為多個區域或對象的過...
AI分割一切——用OpenVINO?加速Meta SAM大模型
物體分割是計算機視覺中的核心任務之一,旨在識別圖像中屬于特定對象的像素。通常實現圖像分割的方法有兩種,即交互式分割和自動分割。交互式分割可以對任何類別的...
機器人視覺技術是人工智能領域的一個重要分支,它涉及到圖像處理、模式識別、機器學習等多個學科。圖像分割是機器人視覺技術中的一個重要環節,它的目標是從一幅圖...
灰度直方圖統計直方圖是圖像的灰度分布統計的一種表示方法,統計目標圖像中各個灰度點的像素個數,很多對于圖像的調整算法都是基于此進行的;如何基于FPGA進行...
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