基于点标注数据的病理图像分割方法.pdf
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基于点标注数据的病理图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于点标注数据的病理图像分割方法。主要解决现有训练数据需要的像素级标注成本太高的问题。其方案是:读取病理图像训练集和测试集;建立基于编码器‑解码器结构的分割网络;将训练集图像输入到分割网络的编码器中,保留各层特征并将末层特征通过输出层得到分割结果,将训练集图像对应的点标注图像进行膨胀后作为监督信息训练编码器;固定编码器参数并将编码器网络提取到的各层特征输入到解码器中,使用上一训练阶段中的分割结果与膨胀后的点标注图像作为监督信息迭代地训练解码器,得到训练好的分割网络;将待分割病理图像输入到训
图像分割数据标注方法及装置.pdf
本说明书涉及深度学习图像分割技术领域,具体地公开了一种图像分割数据标注方法及装置,其中,该方法包括:获取原始图像集、指定图像集和指定背景图像;基于指定图像集与指定背景图像,生成多个指定图像中各指定图像对应的第一标签;第一标签用于标注指定图像中的目标对象;根据多个原始图像中各原始图像对应的第一位置与多个指定图像中各指定图像对应的第二位置,将多个原始图像与多个指定图像进行匹配;依据匹配结果和多个指定图像中各指定图像对应的第一标签,对多个原始图像进行标注,得到多个标注后的原始图像。上述方法实现了图像分割的数据自
基于信息密度的快速视频图像分割标注方法.pdf
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基于超像素标注的遥感图像的分割与识别方法.pdf
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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