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深度学习的图像分割

深度学习的图像分割是一种计算机视觉技术，它通过使用深度学习模型来识别和分割图像中的不同对象。图像分割是将图像划分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征。这种技术可以应用于各种领域，例如医学图像分析、自动驾驶、人工智能等。

图像分割的应用场景包括：

  1. 医学图像分析：通过对医学图像进行分割，可以更好地识别和分析图像中的病变区域，从而提高医学诊断的准确性。
  2. 自动驾驶：通过对摄像头捕捉的图像进行分割，可以识别道路上的不同对象，从而实现自动驾驶汽车的视觉感知。
  3. 人工智能：通过对图像进行分割，可以提取图像中的不同对象，从而实现人工智能算法的应用。

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  1. 腾讯云深度学习框架：https://cloud.tencent.com/product/tci
  2. 腾讯云图像识别：https://cloud.tencent.com/product/tiia
  3. 腾讯云机器学习：https://cloud.tencent.com/product/tms

图像分割是一种重要的计算机视觉技术，可以应用于各种领域，包括医学、自动驾驶、人工智能等。腾讯云提供了相关的产品和服务，可以帮助用户实现图像分割的功能。

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    深度学习实战之医学图像分割

    计算机视觉领域有三大问题：图像分类、目标检测以及图像分割。前两类问题及应用在公众号之前的文章里都有介绍，那么今天我们就来介绍剩下的图像分割问题，并以医学图像分割为例介绍它在现实中的应用。...近年来随着深度学习的发展，许多图像分割问题正在采用深层次的结构来解决，最常见的就是卷积神经网络，它在精度上以及效率上大大超过了其他方法。...肺部CT分割 语义分割 我们通常听到的比较多的名词是图像语义分割，即为图像中每个像素赋予一个指定的标签（像素级类别预测问题），而图像分割泛指将图片划分为不同区域，对于每个区域的语义信息并没有要求，传统图像分割有很多这样的分割算法...但我们现在讨论的自然图像语义分割和医学图像分割，其实都属于图像语义分割范畴。...医学图像分割的主要目的还是对图像中具有特殊语义信息（如肿瘤、器官、血管等）赋予标签，但医学图像分割的类别个数一般没有自然图像语义分割那么多。

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    9.11 CNN在基于弱监督学习的图像分割中的应用 答案来源：CNN在基于弱监督学习的图像分割中的应用 - 知乎 最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络CNN的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像...如果学习算法能通过对一些粗略标记过的数据集的学习就能完成好的分割结果，那么对训练数据的标记过程就很简单，这可以大大降低花在训练数据标记上的时间。这次粗略标记可以是： 只给出一张图像里面包含哪些物体。...对于给出bounding box标记的训练图像，该方法先使用CRF对该训练图像做自动分割，然后在分割的基础上做全监督学习。...另外如果使用少量的全标记图像和大量的弱标记图像进行结合，可以得到与全监督学习(70.3%)接近的分割结果(69.0%)。...该方法在语义分割mask生成和使用生成mask学习分割生成网络之间反复交替。要实现这种交替迭代学习，关键点就是如何利用类别标注得到较准确的初始分割。

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    作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中，常用的损失函数...从频率派的角度看深度学习模型，是把输入数据 ? 假设为一个随机变量，服从一个概率分布 ? , 其中的参数 ? 是未知常量。我们需要对 ?...进行求解，但深度学习模型直接得到解析解是不可能的，我们只能求得 ? 来逼近 ? 。...Ronnenberger等人在交叉熵函数中添加了一个距离学习距离，加强模型对类间距离的学习，以在彼此之间非常接近的情况下实现更好的分割，公式如下： ? 其中 ?...（combo loss属于医学图像分割问题中提出来的损失函数，所以放到下一篇《基于医学图像的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（二）》中介绍。）

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    深度学习图像语义分割常见评价指标详解

    微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 图像语义分割 深度学习已经应用在计算机视觉领域多个方面，在最常见的图像分类、对象检测、图像语义分割、实例分割视觉任务都取得了良好的效果...深度学习在图像语义分割上已经取得了重大进展与明显的效果，产生了很多专注于图像语义分割的模型与基准数据集，这些基准数据集提供了一套统一的批判模型的标准，多数时候我们评价一个模型的性能会从执行时间、内存使用率...主要原因在于训练/学习不是一个实时需求，除非训练时间极其漫长或者训练时候运行速度极其慢。...No.3 精度(Accuracy) 精度是评价图像分割网络最主要也是最流行的技术指标，这些精度估算方法各种不同，但是主要可以分为两类，一类是基于像素精度，另外一类是基于IOU。...它的计算方法如下： ? 上述四种精度计算方法，MIoU是各种基准数据集最常用的标准之一，绝大数的图像语义分割论文中模型评估比较都以此作为主要技术指标。常见如下： ? ?

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