

一种不规则物体语义分割快速标注方法.pdf
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一种不规则物体语义分割快速标注方法.pdf
本发明公开了一种不规则物体语义分割快速标注方法,包括以下步骤:1)进行图像数据采集及预处理,获取图像的数据集;2)对所述数据集中的图像进行网格划分,将得到的多个小格进行标注;3)将标注转换为分割掩模并进行边缘优化,得到用于模型训练的数据集;4)选取分割模型结构进行模型训练。本发明不规则物体语义分割快速标注方法,相比像素级标注,在轻微降低精度的同时极大地节省了标注耗时;对比矩形框标注,能明显提升识别精度,进而可以极大地提升了标注效率,同时减少了背景信息对模型训练的干扰。
一种视频语义场景分割及标注方法.pdf
本发明所述的视频语义场景分割及标注方法,包括以下步骤:基于有标注场景图像集离线训练深度卷积神经网络构建场景分类器;计算视频序列中相邻视频帧之间的相似度并对视频帧按照相似度分组;自适应调节相似度阈值获得视频帧帧数分布均匀的视频帧分组;合并包含帧数过少的帧分组,分裂包含帧数过多的帧分组以对视频帧分组结果重新调整;为每个视频帧分组选择代表性视频帧;利用场景分类器识别视频帧分组的场景类别;对视频序列进行语义场景分割及标注。本发明为解决视频的检索和管理问题提供了有效手段,并提高用户观看视频的体验和乐趣。
一种语义分割标注方法、装置及设备.pdf
本说明书实施例提供一种语义分割标注方法、装置及设备。方法包括:在加载三维点云数据后,获取用户按需在其中点选的目标位置,对所述目标位置预设范围内的局部点云数据进行语义分割标注处理,得到局部渲染图。由此,可与用户进行交互式的语义分割标注,提高用户体验。
一种病理图像的端到端弱监督语义分割标注方法.pdf
本发明公开一种病理图像的端到端弱监督语义分割标注方法。该方法包括:构建端到端的病理图像弱监督的语义分割标注模型,包括特征提取网络、第一分类分支、第二分类分支和分割分支,特征提取网络从原始输入图像提取特征图,该特征图将作为其他分支的输入信号;第一分类分支用于获得输入图像的类别预测;第二分类分支用于获得施加噪声后的输入图像的类别预测;分割分支用于进行输入图像的像素级语义分割预测,并将上述两个分类分支的类激活映射图的融合结果作为分割预测的伪标签;以优化设定的总体损失函数为目标训练所述语义分割标注模型;本发明提升
基于语义分割的图像信息快速传输方法.pdf
本发明涉及图像通信领域,具体涉及基于语义分割的图像信息快速传输方法,包括:获取灰度图像中的多个目标区域,根据每个目标区域的信息熵和灰度方差得到每个目标区域的复杂程度;根据每个目标区域的复杂程度及对应目标区域的距离均值得到每个目标区域的重要程度,根据每个目标区域的重要程度得到每个目标区域所占前景区域的权重;获取重构背景区域的权重;根据每个目标区域所占前景区域的权重和重构背景区域的权重对每个区域进行编码得到编码后的数据,将编码后的数据传输至客户端判断施工人员周围存在的安全隐患。本发明提高了对施工人员周围存在的