GitHub链接： https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN） 在大多数计算机视觉的实例分割任务中...，通常将实例分类的置信度作为实例分割框架的蒙版（mask）质量分数，这可能会出现偏差。...这篇论文研究了这一问题，并提出了蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN ），即用一个模块来学习预测实例蒙版的质量。...蒙版评分策略校准了蒙版质量和分类评分之间的差异，并在对COCO数据集的平均准确度（AP）评估中优先考虑更为准确的蒙版预测来改善实例分割效果。...然而，DeepFashion也有不可忽视的问题，例如每副图像只有单个服装类别，标记稀疏（仅4~8个），并且没有像素蒙版，这些都与现实场景有着显著差距。
我在 TensorFlow.js 上创建了一个教程（https://medium.com/tensorflow/a-gentle-introduction-to-tensorflow-js-dba2e5257702...在继续下面的工作之前，请务必先阅读一下这个教程。下图为该项目的处理流程： ? 流程 在 Colab 上进行训练 谷歌 Colab 为我们提供了免费的 GPU 处理能力。...提升准确率 请记住，我们的模型接受的输入数据是规模为 [N, 28, 28, 1] 的张量。我们绘图画布的尺寸为 300*300，这可能是两个手绘图像的大小，或者用户可以在上面绘制一个小图像。...下图显示了一些第一次绘制的图像以及准确率最高的类别。...所有的手绘图像都是我用鼠标画的，用笔绘制的话应该会得到更高的准确率。 ?
多数现有的蒙版方法都需要以绿幕为背景，或者手工创建一个三元图（trimap）。当然，也有些自动方法不需要三元图，但效果会很差。本文提出的这个蒙版方法也不需要三元图，但抠图、换背景效果要更好。...当然，达到这么好的效果是有条件的。除了原始图像/视频之外，研究者还要求拍摄者多拍一张不带人物的背景图。这一过程要比创建三元图节省很多时间。研究者用对抗损失训练了一个深度网络，用来预测蒙版。...该网络将带有人物的图像 I、纯背景图像 B』、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...然而，该方法在处理真实图像时仍然存在以下困难： 在手指、手臂、头发附近的背景被复制到蒙版中； 图像分割失败； 前景重要部分的颜色与背景颜色相似； 图像与背景之间没有对齐。...分数证明本论文所提出的方法优于其他方法，尤其是在摄像机拍摄的场景下，但手持拍摄的视频中，由于非平面背景导致的视差，还是会出现一些蒙版错误。 ?
绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不在绿幕前拍摄，我们还能完美地转换背景吗？华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文，不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景，让整个世界都变成你的绿幕。...多数现有的蒙版方法都需要以绿幕为背景，或者手工创建一个三元图（trimap）。当然，也有些自动方法不需要三元图，但效果会很差。本文提出的这个蒙版方法也不需要三元图，但抠图、换背景效果要更好。...当然，达到这么好的效果是有条件的。除了原始图像/视频之外，研究者还要求拍摄者多拍一张不带人物的背景图。这一过程要比创建三元图节省很多时间。研究者用对抗损失训练了一个深度网络，用来预测蒙版。...该网络将带有人物的图像 I、纯背景图像 B』、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...分数证明本论文所提出的方法优于其他方法，尤其是在摄像机拍摄的场景下，但手持拍摄的视频中，由于非平面背景导致的视差，还是会出现一些蒙版错误。
共计覆盖32万个模型 今天介绍多模态的第五篇：蒙版生成（mask-generation），在huggingface库内可以使用的蒙版生成（mask-generation）模型有160个。...二、蒙版生成（mask-generation） 2.1 概述 蒙版生成（mask-generation）是生成用于识别给定图像中的特定对象或感兴趣区域的蒙版的任务。...蒙版通常用于分割任务，它们提供了一种精确的方法来隔离感兴趣的对象，以便进一步处理或分析。...crops_n_layers（int，可选，默认为 0）— 如果是crops_n_layers>0，则将再次对图像的裁剪部分运行掩码预测。...2.4 pipeline实战 基于pipeline的蒙版生成（mask-generation）任务，采用facebook/sam-vit-base进行图片分割并提取蒙版，代码如下： import os
数据预处理 6.1 准备图像数据和分割蒙版 现在我们需要为每个图像准备图像数据和相应的分割掩模。我们把图片分成十二个文件夹。让我们来看一些图片。...图5，图4上的分割蒙版 我们可以看到，在第一幅图像中，椭圆区域代表检测部分。第二幅图像是空白的，因为它没有缺陷。 让我们再分析一些有缺陷的图像。...绘制椭圆所需的数据是使用get_data函数获得的，如下所示： 我们可以使用这些信息，并使用skimage函数绘制一个椭圆分割蒙版。 值得注意的是，这只适用于有缺陷的图像。...下一步是加载数据。 7. 模型 现在我们得到了所有的数据，下一步是找到一个模型，可以生成图像的分割mask。让我来介绍一下UNet模型，它在图像分割任务中非常流行。...测试数据分割图的预测 现在让我们尝试解决手边的问题，即预测和绘制测试图像的分割蒙版。下图显示了一些测试图像的预测分割图。 可以看出，该模型具有良好的测试性能，能够检测出测试图像中的缺陷。 10.
图像将为每个像素显示为0的黑色，我们将利用这一优势。 7.找到蒙版中超出阈值的单元格-我选择3作为阈值，当然也可以使用不同的值。...老实说，我对结果感到有些失望。然后，我做了更多的研究，其原因变得更加明显。为此，您需要一种更高级的方法，并且大公司在此类问题上投入了大量资源也就不足为奇了。 这是我尝试的视频的屏幕截图。...这基本上是我的手在墙前移动的视频。 ? 虚拟背景Python和OpenCV教程-输入 这是输出图像的屏幕截图。作为背景，我在罗马尼亚的拉斯诺夫使用了我的照片。 ?...但是，这样的模型需要训练大量的数据集和大量的处理能力，在撰写本文时，我还没有这些能力做这种尝试。这种深度学习模型要解决的任务称为图像分割。...另一种方法是计算机视觉方法，用于查找相机和图像中的对象之间的距离。然后，建立一个阈值，以将前景与背景分开。之后，可以使用与移除背景相同的蒙版，并引入一个新的蒙版。
在Mask R-CNN这样的模型中，实例分类的置信度被当作蒙版（mask）的质量衡量指标，但实际上蒙版的质量和分类的质量并没有很强的相关性。...△高分类得分，低蒙版质量 华中科技大学的这篇文章针对这个问题进行了研究，他们提出了一种新的打分方法：蒙版得分（mask score）。...不仅仅直接依靠检测得到分类得分，Mask Scoring R-CNN模型还单独学习了一个针对蒙版的得分规则：MaskloU head。...同时考虑分类得分和蒙版得分，MS R-CNN就能更加公正地评估算法质量，提高实例分割模型的性能。...DeepFashion2是一个综合时尚数据集，它拥有491k张流行服饰图片，既有卖家秀，也有买家秀。同时，801k种服装在图像中被标注了出来。这个数据集还提供了873k个商业-消费者图像对。
ImageClassifier 图像分类器是机器学习的一种常见用例，用于识别图像所代表的内容。例如，我们可能想知道给定图片中出现了哪种动物。...ImageSegmenter 图像分割器预测图像的每个像素是否与某个类相关联。这与物体检测（检测矩形区域中的物体）和图像分类（对整个图像进行分类）相反。...除图像处理外，ImageSegmenter 还支持两种类型的输出蒙版：类别蒙版和置信度蒙版。...支持的模型 Task Library 与下列已知的模型源兼容： TensorFlow Hub Task Library 模型集合（图像分类/物体检测/图像分割/问答）。...ImageSegmenter 输入图像 ? 图 2. 分割蒙版 然后，您可以在结果中使用彩色标签和类别蒙版来构造分割蒙版图像，如图 2 所示。 三个文本 API 均支持 Swift。
在Mask R-CNN这样的模型中，实例分类的置信度被当作蒙版（mask）的质量衡量指标，但实际上蒙版的质量和分类的质量并没有很强的相关性。...△ 高分类得分，低蒙版质量 华中科技大学的这篇文章针对这个问题进行了研究，他们提出了一种新的打分方法：蒙版得分（mask score）。...不仅仅直接依靠检测得到分类得分，Mask Scoring R-CNN模型还单独学习了一个针对蒙版的得分规则：MaskloU head。...同时考虑分类得分和蒙版得分，MS R-CNN就能更加公正地评估算法质量，提高实例分割模型的性能。...DeepFashion2是一个综合时尚数据集，它拥有491k张流行服饰图片，既有卖家秀，也有买家秀。 同时，801k种服装在图像中被标注了出来。 这个数据集还提供了873k个商业-消费者图像对。
典型的 CV 最新技术已经应用于阿尔茨海默病的分类、肺癌检测、视网膜疾病检测等医学成像任务中。 图片 图像分割 图像分割是将图像按照内容物切分为不同组的过程，它定位出了图像中的对象和边界。...语义分割是像素级别的识别，我们在很多领域的典型应用，背后的技术支撑都是图像分割算法，比如：医学影像、无人驾驶可行驶区域检测、背景虚化等。...使用 U-Net 进行肺部影像分割 图片 我们这里使用到的数据集是 蒙哥马利县 X 射线医学数据集。 该数据集由肺部的各种 X 射线图像以及每个 X 射线的左肺和右肺的分段图像的图像组成。...import Adam from tensorflow.keras.metrics import Recall, Precision ② 数据读取 接下来我们完成数据读取部分，这里读取的内容包括图像和蒙版...其中，分子中的系数 $2$，是因为分母存在重复计算 $X$ 和 $Y$ 之间的共同元素的原因。 针对，语义分割问题而言，$X$ 为分割图像标准答案 GT，$Y$ 为分割图像预测标签 Pred。
BodyPix于今年2月推出，本次2.0版的主要更新有：对多人图像的支持、增加基于ResNet-50的模型、新的API、权重量化以及对不同尺寸图像的支持。...人像分割 对于给定具有一个或多个人的图像，人像分割可预测所有人的分割。segmentPerson返回PersonSegmentation，对应于图像中人物分割的对象。 ?...以上结果返回的是一组0和1的数组，用于表示该像素点是否属于人。 身体部位细分 BodyPix的segmentPersonParts方法可以预测所有人的24个身体部位分割。 ?...bodyPix.toMask可以给人和背景加上一层蒙版，指定渲染像素的颜色和不透明度。 ?...为了估计身体部位的分割，BodyPix使用相同的MobileNet表示，但是这次通过预测额外的24个通道输出张量P来重复上述过程，其中二十四是身体部位的数量。每个通道编码身体某部位是否存在的概率。
时装业是人工智能领域很有前景的领域。研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣，在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。...分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。 最后，您还可以尝试将此解决方案与之前引用的解决方案合并。...我收集了网络上的一些图片，其中包含了在不同场景穿着不同类型的连衣裙的人。然后需要创建蒙版，它在每个对象分割任务中都是必要的。 下面是我们的数据样本。...背景和皮肤是本问题中最相关的噪声源，我们要尽量减少它们的干扰。 通过手动分割来创建蒙版，如下图所示，简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例 最后一步，我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。...这张照片表示了原始图像的相关特征。我们的目的主要是分离背景，皮肤和连衣裙，因此这个图像非常适合！ ? 最终蒙版 我们对数据集中的每个图像重复这个过程，为每个原始图像提供三维的对应蒙版。
时装业是人工智能领域很有前景的领域。 研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。 我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣，在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。...分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。 最后，您还可以尝试将此解决方案与之前引用的解决方案合并。...我收集了网络上的一些图片，其中包含了在不同场景穿着不同类型的连衣裙的人。 然后需要创建蒙版，它在每个对象分割任务中都是必要的。 下面是我们的数据样本。...背景和皮肤是本问题中最相关的噪声源，我们要尽量减少它们的干扰。 通过手动分割来创建蒙版，如下图所示，简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例 最后一步，我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。...这张照片表示了原始图像的相关特征。我们的目的主要是分离背景，皮肤和连衣裙，因此这个图像非常适合！ ? 最终蒙版 我们对数据集中的每个图像重复这个过程，为每个原始图像提供三维的对应蒙版。
目前，在图像识别和视觉分析研究中，卷积神经网络（CNN）技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块，短短几年间， 就已经有很多次版本的更新。...最近我也在自学Tensorflow，想通过卷积神经网络快速识别整块验证码（不分割字符）。期间也碰到许多问题，诸如软件安装，Tensorflow版本差异等。...一开始学习tensorflow是盲目的，不知如何下手，网上的资料都比较单一，为了回报社会，让大家少走弯路，我将详细介绍整个过程。本教程所需要的完整材料，我都会放在这里。限于个人水平，如有错误请指出！...PyCharm社区版（python的IDE）：写代码非常方便，安装第三方库（tensorflow 1.2.1）操作简单。 2....本文将从以下几个方面来介绍： 验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 01 验证码分析和处理 网上搜索验证码识别能够得到很多教程，但大部分都是将验证码切割成单个字符训练
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