针对PointNet模型只针对孤立点提取特征信息,而对邻域结构的信息提取能力不足的问题,提出基于图卷积网络的三维点云分类分割模型GraphPNet。首先将三维点云转换成无向图结构,利用该图结构得到点云的邻域信息,通过将邻域信息与单个点信息融合的方式提高分类与分割的准确率。在分类实验中,本文在ModelNet40数据集上进行训练与测试,并且与3D ShapeNets、VoxNet、PointNet模型的分类精度进行比较,其分类精度优于这些模型。在分割实验中,使用ShapeNet数据集进行训练与测试,并且与PointNet模型等分割模型得到的平均交并比(mIoU)值进行比较,验证了GraphPNet在分割实验中的有效性。

segmentation_models_pytorch是一款非常优秀的图像分割库，albumentations 是一款非常优秀的图像增强库，这篇文章将这两款优秀结合起来实现多类别的图像分割算法。数据集选用CamVid数据集，类别有：'sky', 'building', 'pole', 'road', 'pavement','tree', 'signsymbol', 'fence', 'car','pedestrian', 'bicyclist', 'unlabelled'等12个类别。数据量不大，下载地址：[mirrors / alexgkendall / segnet-tutorial · GitCode](https://gitcode.net/mirrors/alexgkendall/segnet-tutorial?utm_source=csdn_github_accelerator)。 通过这篇文章，你可以学习到： 1、如何在图像分割使用albumentations 增强算法？ 2、如何使用dice_loss和cross_entropy_loss？

在现有的活动轮廓中，LBF模型、LIF模型和LGDF模型是著名的基于区域的模型。虽然能分割灰度不均匀的图像，但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。针对该问题，提出一种融合全高斯和局部高斯概率信息的活动轮廓模型。首先由全局高斯模型的全局灰度拟合力和局部高斯模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力，然后引入这两个拟合力的动态权重以达到该模型的灵活性，实验结果表明，该模型能分割灰度不均的图像，且允许灵活的轮廓初始化，抗噪声性强。

Win10系统下训练RandLA-Net点云语义分割模型_zhaoguanhua的博客-CSDN博客.mhtml

开源mask rcnn分割模型训练loss下降图

1、轻量级人像分割模型PP-HumanSeg NCNN C++部署代码； 2、包含onnx模型和ncnn模型。

还在摸索怎么用detectron2训练自己数据集的朋友们下来看看，相信不会让你们失望的,有问题提出，一起学习

人为分割PyTorch 在PyTorch中实现的人体分割，/代码和。 支持的网络 ：骨干 （所有aphas和扩张）， （所有num_layers） ：骨干网 （num_layers = 18,34,50,101）， ：骨干网 （num_layers = 18） ：主干网 （num_layers = 18、34、50、101） ICNet ：主干网ResNetV1 （num_layers = 18、34、50、101） 要评估体系结构，内存，转发时间（以cpu或gpu表示），参数数量以及网络的FLOP数量，请使用以下命令： python measure_model.py 数据集 人像分割（人/背景） 自动人像分割以实现图像风格化：1800张图像 监督人：5711张图片 放 在此存储库中使用了Python3.6.x。 克隆存储库： git clone --re

WTS WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架 介绍 这是WTS监督学习框架用于使用分割模型进行遥感土地覆盖分类的实现，其中SRG算法指的是 。 引用该存储库 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑将其引用： @article{wts, title={WTS: A weakly towards strongly supervised learning framework for remote sensing land cover classification using segmentation models}, author={Wei Zhang, Ping Tang, Thomas Corpetti and Lijun Zhao}, booktitle={Remote Sensing}, pages={},

移动网 移动U-NET语义分割。 使用process_video文件每帧运行约40毫秒