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標簽 > 圖像分割
圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類:基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。
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圖像分類的主流深度神經網絡模型有哪些 深度神經網絡搜索方法總結
生成對抗網絡(Generative adversarial net,GAN)是另一種常見的基于深度學習技術的生成模型,包括生成器和判別器2個組件,如圖1...
CVPR 2023 中的領域適應:用于切片方向連續的無監督跨模態醫學圖像分割
如上圖所示,以前的醫學圖像分割 UDA 方法大多采用 2D UDA,當將預測堆疊在一起時,會導致切片方向上的預測不一致。SDC-UDA 在翻譯和分割過程...
所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不同區域分割開來,這些區域是互相不交叉的,每個區域都滿足特定區域的一致性。
SAM是一類處理圖像分割任務的通用模型。與以往只能處理某種特定類型圖片的圖像分割模型不同,SAM可以處理所有類型的圖像。
深度學習可以學習視覺輸入的模式,以預測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學習架構是卷積神經網絡(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet...
AI分割一切——用OpenVINO?加速Meta SAM大模型
物體分割是計算機視覺中的核心任務之一,旨在識別圖像中屬于特定對象的像素。通常實現圖像分割的方法有兩種,即交互式分割和自動分割。交互式分割可以對任何類別的...
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