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城市景观图像的分割。

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简介：
该数据集包含约3500张城市街景图像，每张图像都由街景图与相应的标签图进行巧妙地组合而成。用户可以根据自身的需求自由地进行下载。同时，我们致力于为深度学习领域的初学者提供有益的资源，并鼓励大家携手共同进步和不断提升技能。

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  • 城市街道景象的图像分割数据集
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    本数据集包含大量城市街道场景的高分辨率图像，旨在为图像分割研究提供全面的训练和测试资源，涵盖多种复杂的城市环境。 我们有一个城市街景数据集，包含大约3500张图片。每一张图片都是由街景图和对应的标签图拼接而成的。这个数据集可以根据需求下载使用，希望能为深度学习初学者提供帮助，并共同进步。
     
  • 城市景观.txt
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    《城市景观》以现代都市为背景，捕捉繁华街道、摩天大楼与人文风情交织的画面，展现都市生活的多样面貌。 Cityscapes数据集的下载可以通过访问其官方网站来完成。该网站提供了详细的文档和指南，帮助用户了解如何获取并使用这个高质量的城市街景图像数据库进行语义分割、实例分割以及场景解析等任务的研究工作。
     
  • 城市景观图像对数据集: Cityscapes Image Pairs
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    Cityscapes Image Pairs 数据集包含丰富多样的城市环境图像配对，旨在促进语义理解、图像匹配和场景解析等计算机视觉领域的研究。 Cityscapes数据集包含从德国驾驶的车辆拍摄的带有标签的视频片段。该版本是Pix2Pix论文中的一个处理过的子样本。数据集中包含了来自原始视频序列的静止图像，并且每个图像都附有语义分割标签。这是用于语义分割任务的最佳数据集之一。
     
  • 徐州市城市景观格局变迁分析
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    本文通过研究徐州市不同历史时期的景观格局变化，探讨了城市化进程中的规划理念与实践，为未来城市发展提供参考。 选取徐州市城区作为研究对象，在地理信息系统（GIS）的支持下利用1990年、1997年、2003年及2010年的ETM+TM遥感影像，对区域内的景观格局进行了动态分析。通过景观类型转移和格局变化的探讨，揭示了该地区景观结构及其演变特征。 研究发现：①总体上，各类型的土地面积发生了显著的变化——耕地在从1990年到2010年间减少了约29.5%，而建设用地在同一时期内增长了近19.1%；林地增加了大约5.4%，裸露地面则上升7.1%；其他植被覆盖区域有所缩减，减少3.0%。水体面积有轻微的增加，增幅为0.9%。 ②耕地和建设用地是区域内变化最显著的土地类型；城市扩张主要向东南方向推进，并且耕地形状更加规整化。 ③尽管存在上述土地利用的变化趋势，研究区内的景观格局在总体上仍保持一定的稳定性； ④整体的生态多样性水平有所提升，这有助于改善区域生态环境质量。
     
  • 基于 U-Net 的城市景观数据集预训练语义分割模型
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    本研究提出了一种基于U-Net架构的城市景观数据集预训练语义分割模型，旨在提高复杂城市环境中图像语义分割的精度和效率。 训练好的基于U-Net架构的语义分割模型用于城市景观数据集。
     
  • 基于超像素特征的图像前景背景分割算法
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    本研究提出了一种创新的图像处理方法，利用超像素技术优化前景与背景的自动分离。该算法通过分析超像素特征，实现精确且高效的图像分割，适用于多种应用场景。 本段落提出了一种基于超像素分类的二值分割算法，在图像处理领域具有重要意义。该方法首先使用超像素分割技术将输入图像划分为多个边缘封闭区域（即超像素）。然后，针对每个超像素单元，通过综合考虑颜色和纹理信息来构建一种鲁棒性较强的特征向量，以减少光照变化及色彩差异对同一物体的影响。利用这些特征训练分类器，并以此判断各块超像素属于前景或背景部分。最后一步是采用图分割技术修正初始的超像素分类结果，从而获得最终的二值化图像效果。 实验表明该算法能够有效实现图像中前景与背景的有效分离。此外，此方法还具有良好的兼容性，可以方便地与其他现有的分类器结合使用，并表现出较强的可移植性能。
     
  • 基于语义分割的图像前景与背景分离技术
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    本研究探讨了利用语义分割技术实现图像中前景对象与其背景的有效分离方法，提高计算机视觉应用中的目标识别准确度。 在我们之前的文章里，介绍了什么是语义分割以及如何利用PyTorch中的DeepLabv3模型来获取图像中标记对象的RGB掩码。即我们能够识别出图中各个物体的具体位置。尽管语义分割技术很有趣，但本段落将探讨如何将其应用于实际场景的应用程序中。 在这篇文章里，我们将使用torchvision库里的DeepLabv3模型制作以下应用： 1. 去除背景 2. 更改背景 3. 模糊化背景 4. 将背景灰度化 如果您还没有阅读我们之前关于如何用torchvision进行语义分割的文章，请先去查看一下，因为我们将在此基础上做一些改动，并且会省略一些先前文章中详细解释的部分。首先，让我们选择一个实际应用案例来开始讨论如何去除图像的背景部分。
     
  • MRF_FCM.rar_SAR图像分割_FCM与MRF结合的图像分割_fcm图像分割_mrf检测
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    该资源提供了基于FCM（模糊C均值）和MRF（马尔可夫随机场）相结合的方法进行SAR图像分割的算法。通过下载其中的MATLAB代码，用户可以深入理解如何利用这两种技术有效处理和分析遥感数据中的噪声与复杂背景问题。 实现模糊聚类算法（FCM）与马尔科夫随机场空间约束（MRF）的图像分割以及SAR图像变化检测。