图像分割任务及常用数据集

bai666ai 2023-01-13 00:38:19

课时名称	课时知识点
图像分割任务及常用数据集	图像分割任务及常用数据集

...全文

231 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

图像分割任务数据集处理1.分割任务的输入输出1.1 模型的输入输出shape1.2 数据集中的标签图像处理2.Pytroch Dataloader与Dataset3.图像分割任务常用数据增强 1.分割任务的输入输出 1.1 模型的输入输出shape 对于分类任务来说，模型的输入通常是BCHW的，其中： B是batch_szie； C是输入图像的通道数，一般为3； H就是图像的高； W是图像的宽。而输出一般就是一个维度为类别数量的分布向量，其中每一个元素为这个张图片属于对应类别的概率。而对于分割任务

一些分割常用的道路数据集，以及一个普遍适合的读入数据代码

图像分割数据集用于训练和评估图像分割模型。

有一定深度学习图像分割基础，至少阅读过部分语义分割或者医学图像分割文献前面的一篇医学图像分割多目标分割（多分类）实践文章记录了笔者在医学图像分割踩坑入门的实践，当时仅仅贴了一些代码不够详细。通过博客的评论互动和私信发现有很多同学同样在做这个方向，这也让我下决心要将文章写的更详细一点，希望对该方向入坑的同学提供一些帮助。先上源码。 1 完整源码【完整源码地址】： pytorch-medical-image-segmentation 重新整理了之前的代码，利用其中一个数据集（前面文章提到的基于磁共振成.

语义分割的数据集分为三类：2D图片，2.5D图片（RGB-D），3D图片。每一个类别的数据集都提供了像素级的标签，可以用来评估模型性能。同时其中一部分工作用到了数据增强来增加标签样本的数量。一、2D数据 1.PASCAL Visual Object Classes（VOC） VOC数据集是计算机视觉主流数据集之一，可以作分类，分割，目标检测，动作检测和人物定位五类任务数据集，其中包含21个类及其标签：车辆，房屋，动物、飞机、自行车、船、公交车、小汽车、摩托车、火车、瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、

白老师的课程社区_NO_6

2

社区成员

173

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章