图像分割

PixelNet: Representation of the pixels, by the pixels, and for the pixels. 图1.我们的框架通过对架构（最后一层）和训练过程（历元）的微小修改，将其应用于三个不同的像素预测问题。 请注意，我们的方法为分割（左），表面法线估计（中）和边缘检测（右）的语义边界恢复精细的细节。 Abstract 我们探索了一般像素级预测问题的设计原理，从低级边缘检测到中级表面法线估计到高级语义分割。诸如全卷积网络（FCN）之类的卷积预测因子通过通过卷积处理利用相邻像素的空间冗余而获得了非凡的成功。尽管计算效率高，但我们指出，由于 空间冗余限制了从相邻像素学习的信息 ，因此这些方法在学习过程中在统计上并不是有效的。 我们证明了像素的分层采样可以使（1）在批量更新过程中增加多样性，从而加快学习速度； （2）探索复杂的非线性预测因子，提高准确性； （3）有效地训练最先进的模型tabula rasa（即“从头开始”）以完成各种像素标记任务。 我们的单一体系结构可为PASCAL-Context数据集上的语义分割，NYUDv2深度数据集上的表面法线估计以及BSDS上的边缘检测提供最新结果。 1.Introduction 许多计算机视觉问题可以表述为密集的逐像素预测问题。 其中包括边缘检测[21、64、94]和光流[5、30、86]等低级任务

在Rrtina-Unet-master文件夹下新建一个test文件夹（源代码没有这个test文件夹会报错） 将lib文件夹下的三个py文件里面的from xxx import xxx格式改成一致，就是说from lib.help_function xxx 的这个lib要么都有要么都没有。不然会报错：No model named xxx。我的解决办法：将所有from后面的lib都删掉，然后在retinaNN_training.py里面加入下面箭头所指代码： 使用google的免费GPU进行训练，但是如果按源代码的参数的话，内存不足，所有改小参数。例如可以将Unet的卷积核参数改成原来的1/4，或者将配置文件里面的N_subimgs从190000改成38000之类的，或者吧预测图片的数量full_images_to_test改小。 将训练代码里面的100行和101行的可视化代码注释掉，111和112行也注释掉，很容易报错。 来源： CSDN 作者： 理想丶 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/103514981

一、简介 官方网站：http://cocodataset.org/ 全称：Microsoft Common Objects in Context （MS COCO） 支持任务：Detection、Keypoints、Stuff、Panoptic、Captions 说明：COCO数据集目前有三个版本，即2014、2015和2017，其中2015版只有测试集，其他两个有训练集、验证集和测试集。 （本贴内容来源于官网+个人理解与描述） 二、数据集下载 方法一：直接官网下载（需要FQ）。 方法二：本人已把官网数据集放在 百度云网盘 ，可自行下载（无需FQ）。 三、数据集说明 COCO数据集包括两大部分：Images和Annotations Images：“任务+版本”命名的文件夹（例如：train2014），里面为xxx.jpg的图像文件； Annotations：文件夹，里面为xxx.json格式的文本文件（例如：instances_train2014.json）； 使用COCO数据集的核心就在于xxx.json文件的读取操作，下面详细介绍annotation文件的组织结构和使用方法。 3.1 通用字段 　　COCO有五种注释类型对应五种任务:目标检测、关键点检测、实物分割、全景分割和图像描述。注释使用JSON文件存储。每个xxx.json的内容整体为一个字典，key为“info”、

转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/58291808 论文链接： https:// arxiv.org/abs/1903.0024 1 代码链接： https://github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn 今天介绍一篇CVPR2019的论文，来自华科和地平线，这篇论文从实例分割中mask 的分割质量角度出发，提出过去的经典分割框架存在的一个缺陷：用Bbox bounding box的classification confidence作为mask score，导致mask score和mask quality不配准。因此文章基于Mask R-CNN提出一个新的框架Mask Scoring R-CNN，能自动学习出mask quality，试图解决不配准的问题。 在实例分割（instance segmentation）中，比如Mask R-CNN，mask 分支的分割质量（quality）来源于检测分支的classification confidence。Mask R-CNN其实Faster R-CNN系列的延伸，其在Faster R-CNN的基础上添加一个新的分支用来预测object mask，该分支以检测分支的输出作为输入，mask的质量一定程度上依赖于检测分支。这种简单粗暴的做法取得了SOTA的性能

[1] 一、数字图像处理基础 一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号，在计算机处理前，必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号，再通过取样和量化得到一副数字图像。取样是对图像在坐标上进行离散化的过程，每一个取样点称为一个像素。量化是对图像灰度上的离散化过程。取样后将得到M*N个像素，每个像素量化得到一个灰度值L，以L表示灰度值的允许取值范围，则数字图像存储需要的比特数b可以表示为： 图像的灰度值取值范围被称为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像，高动态范围图像有较高的对比度。相反，地动态范围的图像看上去是冲淡了的灰暗格调。 二、图像的预处理： 主要是对图像进行灰度化、二值化、抑噪（滤波）等技术。 1、图像的灰度化 RGB系统中一个颜色值由3个分量组成，这样的图像称为彩色图像，RGB系统称为颜色空间模型。常见的颜色空间模型还有HSI、CMYK等。如果一幅图像的颜色空间是一维的（一个颜色值只有一个颜色分量），则这幅图像就是一副灰度图。在位图图像中，一般以R=G=B来显示灰度图像。 图 1 原始图片 常用的灰度化方法有以下三种： (2.1) (2.2) (2.3)

图像分割—基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation） Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code Graph-Based Segmentation 是经典的图像分割算法，作者Felzenszwalb也是提出DPM算法的大牛。该算法是基于图的 贪心聚类 算法，实现简单，速度比较快，精度也还行。不过，目前直接用它做分割的应该比较少，毕竟是99年的跨世纪元老，但是很多算法用它作垫脚石，比如Object Propose的开山之作《Segmentation as Selective Search for Object Recognition》就用它来产生过分割（oversegmentation）。还有的语义分割(senmatic segmentation )算法用它来产生超像素（superpixels）具体忘记了…… 图的基本概念 因为该算法是将照片用加权图抽象化表示，所以补充图的一些基本概念。 图 是由 顶点 集 （vertices）和 边 集 （edges）组成，表示为 ，顶点 ，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边 具有 权重 ，本文中的意义为顶点之间的 不 相似度，所用的是 无向图 。 树： 特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有

内容 第一节课——简介 什么是计算机视觉——就是针对视觉数据的研究 1.1. 百度知道 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 计算机视觉课程的重要性 海量视觉数据（YouTube为例） 讲师介绍以及相关课程（cs131等） 第二节课——视觉发展史 动物视觉发展史 机器视觉发展史——目标分割概念 Block world 视觉世界简化为简单形状 计算机视觉发展史——论文以及Adaboost实时人脸检测 "SIFT"& Object Recognition, David Lowe, 1999 Spatial Pyramid Matching, Lazebnik, Schmid& Ponce,2006 Histogram of Gradients(hog), Dalal& Triggs,2005 Deformable Part Model Felzenswalb McAllester, Ramanan 2009 https://pan.baidu.com/s/1B06

转载 http://www.cnblogs.com/techyan1990/p/7291771.html 1. 写在前面 最近在做边缘检测方面的一些工作，在网络上也找了很多有用的资料，感谢那些积极分享知识的先辈们，自己在理解Canny边缘检测算法的过程中也走了一些弯路，在编程实现的过程中，也遇到了一个让我怀疑人生的BUG（日了狗狗）。就此写下此文，作为后记，也希望此篇文章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂入迷途的童鞋。废话少说，上干货。 2. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。 Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，因此，可以实现一种具有广泛应用意义的边缘检测技术。边缘检测的一般标准包括： 1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。 2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。 3) 图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。 为了满足这些要求

摘要： 近年来，机器人自动货仓技术逐步成为焦点，尤其在亚马逊挑战赛(APC). 一个全自动化货仓抓取系统(picking-and-place system)要求robust vision从而能够在复杂环境，自遮挡，传感器噪声以及大量物体的情况下准确的识别放置物体。在这篇文章，我们提出一种利用multi-view RGB-D data, self-supervised, data-driven learning的方法来克服这些困难。 在该方法中，我们通过全卷积网络(fully convolutional neural network)分割和标记场景中多个视角，然后拟合预先扫描的3D模型和分割结果得到6D位姿。训练用于分割的深度学习网络需要大数据量，我们提出自监督方法(self-supervised method)来生成大量带标签的数据集，省去了繁琐的人工分割。我们在多种场景下证明该方法可以可靠地估计6D物体姿态。 I. Introduction 近二十年来，自动货仓技术快速发展，满足了电商的需求，提供了更快、更经济的传送。然而，一些任务仍很难实现自动化。亚马逊致力于解决以下两个任务：1)picking an instance of a given product ID out of a populated shelf and place it into a tote; 2

Image Classification The task of object classification requires binary labels indicating whether objects are present in an image.[1] 图像分类，该任务需要我们对出现在某幅图像中的物体做标注。比如一共有1000个物体类，对一幅图中所有物体来说，某个物体要么有，要么没有。可实现：输入一幅测试图片，输出该图片中物体类别的候选集。 Object detection Detecting an object entails both stating that an object belonging to a specified class is present, and localizing it in the image. The location of an object is typically represented by a bounding box. 物体检测，包含两个问题，一是判断属于某个特定类的物体是否出现在图中；二是对该物体定位，定位常用表征就是物体的边界框。可实现：输入测试图片，输出检测到的物体类别和位置。 Semantic scene labeling The task of labeling semantic objects in a