Copy-Paste for Semantic Segmentation: 非官方实现的简便方法...-ITADN社区

Copy-Paste for Semantic Segmentation: 非官方实现的简便方法...

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本项目提供了一种非官方但便捷的方法，用于复制和粘贴技术在语义分割任务中的应用。通过简化现有算法，使开发者能够快速上手并改进语义分割模型性能。这个仓库提供了语义分割的非官方实现方法，并且也可以应用于实例分割场景。我们在类似于VOC的数据集上进行了测试，如果使用的是类似COCO的数据集，则需要先从COCO中提取掩码。本repo采用的方法包括随机水平翻转和大规模抖动复制粘贴等步骤：选择源图像与主图像；获取并处理源图中的注释信息；将缩放后的源图片及对应的注释合并到目标图片上，并整合新的标注数据。如果使用类似COCO的数据集，需要先运行get_coco_mask.py脚本来提取掩码。用法示例：`usage: get_coco_mask.py [options]` 可选参数： - `-h, --help`: 显示帮助信息并退出。 - `--input_dir INPUT_DIR`: 指定输入目录的位置。 - `--split SPLIT`: 指定数据集的分割部分。

FDA for Semantic Segmentation in the Fourier Domain

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本文提出了一种在傅里叶域进行语义分割的新方法，利用FDA（傅里叶域适应）技术，有效提升了图像分割任务中的模型性能和泛化能力。 FDA（傅里叶域自适应）是一种用于语义分割的技术，并且是2020年CVPR论文的Pytorch实现版本。通过使用傅里叶变换，该技术能够轻松地调整不同领域的样式特征而无需深入网络或对抗训练。下面是推荐的傅里叶域自适应方法流程：步骤1：对源图像和目标图像应用FFT（快速傅立叶变换）。步骤2：将源幅度中的低频部分替换为目标幅度中的相应部分。步骤3：在修改后的源频率谱上执行逆FFT，以生成最终的调整结果。使用示例：可以通过运行以下命令来演示FDA的效果： ``` python3 FDA_demo.py ``` 这是域适应的一个实例。例如，在从GTA5到CityScapes的数据集转换过程中应用了FDA技术（β参数设为0.01）。为了实现Sim2Real Adaptation，可以使用单个beta值运行以下命令： ``` python3 train.py --snapshot-dir=../checkpoints/FDA--init-weights=../checkpoints/FDA/ ```

Fully Convolutional Networks in Semantic Segmentation

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本文探讨全卷积网络在语义分割领域的应用，通过利用该技术实现像素级分类，从而有效提升图像理解精度与效率。 Fully convolutional networks are used for semantic segmentation.

TableNet非官方实现版

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TableNet非官方实现版是一款基于深度学习技术的数据表格处理工具，尽管不是官方发布版本，但其在数据提取和转换方面的功能强大且灵活，适合需要高效处理复杂表格数据的研究者和技术人员使用。 ICDAR 2019论文的非正式实施：TableNet是一种用于从扫描文档图像进行端到端表检测和表格数据提取的深度学习模型。概述： TableNet是由TCS Research年度团队在2019年提出的一种现代深度学习架构。其主要目标是通过手机或相机从扫描的表格中准确地提取信息。他们提供了一种解决方案，包括精确识别图像中的表格区域，并随后检测和提取这些表格行与列的信息。体系结构：该模型基于Long等人提出的用于语义分割的语言设计。编码器-解码器网络被用作全卷积网络（FCN）架构以进行表提取。在使用TableNet之前，需要先通过Tesseract OCR对图像进行预处理和修改。运行方法：首先安装所需的依赖项：`pip install -r requirements.txt` 然后下载Marmot数据集，并按照说明文档中的指示操作来运行模型。

实现文本对齐的简便方法(output)

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本文章介绍了几种简单有效的方法来实现文本内容的整齐排列，帮助读者轻松掌握文本排版技巧。在本博客中有一篇《C#实现输出的字符靠右对齐的示例》，文中讲解了如何使用string.Format()方法来格式化字符串以达到左对齐或右对齐的效果。具体的方法非常简单，只需要调用该方法即可完成操作。以下是相关代码片段： ```csharp class Ad { private string[] myVar; public Ad(string[] myValue) { this.myVar = myValue; } public void PadLeft() { foreach (string s in this.myVar) { string s2 = St ``` 注意，代码片段中仅展示了一部分示例。

C#中实现文字换行的简便方法

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本文将介绍在C#编程语言中如何简单有效地实现文本自动换行的方法，帮助开发者解决文本显示超出容器宽度的问题。本段落介绍了使用C#实现文字换行的小技巧，并提供了简单的代码示例。示例非常直观易懂，有需要的朋友可以参考一下。

非官方EfficientDet：基于MMDetection的实现

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本项目提供了一个基于MMDetection框架的非官方EfficientDet实现，旨在为开发者和研究人员提供一个灵活、高效的物体检测模型。使用高效饮食BiFPN和改进后的BiFPN，并采用@rwightman的effcientNet骨干及预训练权重进行训练和测试。

RTM3D: PyTorch中的非官方RTM3D实现

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RTM3D是一款基于PyTorch开发的非官方实现工具，专为三维重建和理解任务设计，提供高效灵活的深度学习解决方案。 RTM3D-PyTorch是ECCV 2020论文的PyTorch实现版本，它基于单眼RGB图像进行实时3D对象检测，并支持张量板。该模型使用RESNET与关键点特征金字塔网络（KFPN），可以通过设置参数--arch fpn_resnet_18来选择架构。此外，还可以通过调整use_left_cam_prob参数来控制左右摄像机的图像输入。在公式(3)中，由于log运算符不接受负值作为输入，因此不需要对dim进行归一化处理（因为归一化的dim值可能小于0）。为了适应这一情况，我直接回归到以米为单位的绝对尺寸值。对于深度估计，使用L1损失函数，并首先将sigmoid激活应用于深度输出。在公式(5)中，我没有采用地面真实值的绝对值而是采用了相对值。而在式（7）中，则是用argmin替代了原文中的argmax操作符。这些修改旨在优化模型性能和准确性。

Pytorch-3D-Medical-Image-Semantic-Segmentation: 用Pytorch实现3D医学图像...

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本项目使用PyTorch框架进行3D医学图像语义分割的研究与开发，致力于提高医疗影像分析的精度和效率。 Pytorch-3D-医学图像语义分割是我的私人研究资料库的发行版。随着研究进展，它将不断更新。为什么我们需要AI来进行医学图像语义分割？放射治疗计划需要精确的轮廓以最大化目标覆盖范围，并同时最小化对周围高风险器官（OAR）的影响。医生的专业知识和经验水平不一，在手动绘制轮廓时会导致较大的观察者内变化。这种变化不仅存在于不同医生之间，也出现在同一医生的不同时间点上，从而增加了治疗计划中的不确定性，可能影响到最终的治疗效果。在现有的临床实践中，由医生进行的手动描绘过程非常耗时，并且当患者躺在沙发上等待适应性治疗时无法提供即时支持。例子：CT切片、地面真相预言更新日志： 2020年7月11日 - 更新基本训练/验证功能；模型：更深的3D残差U-net 2020年7月13日 - 更新模型至3D残差U-net，以及在数据加载器中加入了规范化控制

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