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针对图像分割任务的森林航空影像数据集

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简介：
本数据集专为提升图像分割技术而设计，包含大量高质量的森林航空影像。旨在促进精准林业与生态监测研究。 用于图像分割任务的森林航空图像数据集包含5108张尺寸为256x256的航空图像。meta_data.csv文件记录了这些航空图像及其各自二进制掩码图像的相关信息。

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  • 针对图像分割任务的森林航空影像数据集
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    本数据集专为提升图像分割技术而设计，包含大量高质量的森林航空影像。旨在促进精准林业与生态监测研究。 用于图像分割任务的森林航空图像数据集包含5108张尺寸为256x256的航空图像。meta_data.csv文件记录了这些航空图像及其各自二进制掩码图像的相关信息。
     
  • 针对图像分割的水体卫星图像数据集
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    该数据集专为提升图像分割技术中水体识别精度而设计，包含大量高质量卫星影像及其精细标注，适用于深度学习模型训练与验证。 用于图像分割的水体卫星图像数据集由哨兵2号卫星拍摄而成。每个图像附带一个黑白掩膜，其中白色表示水面区域，黑色则代表除水域以外的部分。该掩膜是通过计算归一化水差指数（NWDI）生成的，虽然通常此方法用于检测和量化植被覆盖度，但在这里使用了更大的阈值来识别水体的存在。（数据集包含5682张图片）。
     
  • 船舶检测的航空影像数据集
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    本数据集包含大量用于船舶检测的航空影像，涵盖不同海域、船型和环境条件，旨在促进海上监控及管理领域的研究进展。 该数据集包含621个一类图像，用于船舶探测。数据文件名为Ship Detection from Aerial Images_datasets.txt和Ship Detection from Aerial Images_datasets.zip。
     
  • 基于随机森林的图像分类与分割
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    本研究采用随机森林算法进行图像的自动分类和精确分割，旨在提高复杂场景下的目标识别准确率及效率。 随机森林图像分类分割在jamie的大作中的执行效果好且速度快。
     
  • 深度分割方法集：针对深度图像的分割技术
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    本资料深入探讨了面向深度图的先进分割算法与模型，涵盖多种优化策略和技术应用，助力计算机视觉领域研究。 深度分段 该软件包提供深度图像的几何分割以及语义实例分割的接口，并将RGB图像的语义实例分割结果与几何实例分割相结合。对于后一种情况，我们还为每个几何片段分配了一个语义标签。 如果您对全局分割图感兴趣，请参阅相关文档。 安装 在终端中，定义已安装的ROS版本和要使用的catkin工作区名称： ```bash export ROS_VERSION=kinetic # (Ubuntu 16.04: kinetic, Ubuntu 18.04: melodic) export CATKIN_WS=$HOME/catkin_ws ``` 如果您还没有工作区，请创建一个新的工作区： ```bash mkdir -p $CATKIN_WS/src && cd $CATKIN_WS catkin init catkin config --extend /opt/ros/$ROS_VERSION --merge-devel ```
     
  • KiTS 医学影像分割数据集
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    KiTS医学影像是一个用于肾脏肿瘤分割的数据集，包含约200个CT扫描样本及相应的专家标注，旨在推动肾癌自动诊断技术的发展。 KiTS21（肾肿瘤分割）是一个用于在CT图像上分割肾脏、其上的肿瘤以及囊肿的数据集，并且是MICCAI 2021挑战赛的一部分。到目前为止，已经举办了三届比赛：分别是KiTS19、KiTS21和KiTS23。作为第二届赛事的KiTS21，在原有的基础上增加了对囊肿进行分割的任务，而这一任务在后续的比赛中被沿用下来。该数据集包括了300例公开训练样本以及不对外公布的测试样本共100例，其中训练部分由来自KiTS19的数据构成：即包含210个用于培训的数据和另外新增加的90个原测试案例。 肾癌是成人中最常见的恶性肿瘤之一，并且其发病率被认为正在上升。值得庆幸的是，大多数肾瘤在手术仍可进行时便已被发现并诊断出来。然而，在局部性肾癌治疗领域仍然存在诸多未解之谜；而对于已经出现转移的病例，则几乎都是致命性的。由于CT成像技术使得肾肿瘤清晰可见，这为放射科医生和外科医生提供了重要依据来研究肿瘤大小、形状及外观与其预后之间的关系。
     
  • 基于Matlab的随机森林图像分类代码-Caltech101: 使用随机化决策森林对Caltech101数据集中的图像进行分类...
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    本项目利用Matlab实现随机森林算法，应用于Caltech101数据集的图像分类任务，通过构建多棵随机决策树增强分类性能。 随机森林图像分类的Matlab代码实现使用了随机决策森林方法，并将其应用于Caltech101数据集的一个子集中进行图像分类任务。我们选取了该数据集中的十个类别，每个类别的前十五张图片用于训练模型，剩余的其他十五张图片则用来测试模型性能。 特征描述符d是多尺度密集SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征，其维度为128维。该项目基于Mang Shao和Tae-Kyun Kim在2014年6月20日发布的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。此Simple-RF工具包旨在逐步解释随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集及Caltech101图像分类任务上提供详细的指导说明。 主要运行脚本包括： - main.m：执行演示并展示结果 - main_guideline: 一步一步地演练重要功能 内部函数有： - getData.m：生成用于训练和测试的数据 - growTrees.m：生长随机森林，每个决策树都进行了相应的随机化处理。
     
  • 牙齿的X光图像分割数据：二分类任务训练及测试集
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    本数据集旨在为牙齿X光影像提供一个二分类任务的数据支持，包括详细的训练与测试集，以促进口腔医学领域内的研究和应用。 项目包含基于X光下的牙齿分割数据（2类别分割任务），并已划分训练集和测试集。 该数据集是针对X光拍摄背景中的牙齿进行分割而设计的，其中前景区域丰富且密集，占据整幅图像很大的比例。可以用于二值图像分割任务，标签的前景像素点为255，加上背景的0。 数据集分为以下两部分： - 训练集：包含1600张图片及对应的1600个mask图片。 - 测试集：包括400张图片和相应的400个mask图片。 此外，项目中还提供了一个图像分割可视化脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图片、GT（Ground Truth）图像以及在原图上的GT蒙板图像，最后将这些内容保存到当前目录下。
     
  • UNET图像分割数据集.zip
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    本资料包包含了一个用于训练和评估图像分割模型的UNET专用数据集，适用于医疗影像分析、自然场景理解等领域。 UNet图像分割数据集.zip
     
  • FCM图像分割数据集.zip
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    FCM图像分割数据集包含大量用于模糊C均值聚类算法进行图像分割研究与实践的图片素材及标签信息。适合学术探讨和项目开发使用。 FCM（Fuzzy C-Means）是一种模糊聚类算法，在图像分割领域应用广泛，尤其擅长处理边界不清晰的区域。本项目展示了使用MATLAB实现的FCM算法对四张图片进行分割的过程，这是计算机视觉中的一个重要步骤，有助于识别和理解不同对象或区域。 与传统的K-Means算法相比，FCM允许数据点同时归属于多个类别，并且每个像素对于聚类中心有介于0到1之间的隶属度。这种模糊性使得FCM在处理边界不清晰或者噪声较大的图像时更具优势。 项目中的描述指出，这四张图片已经通过调整大小等预处理步骤进行优化，以确保所有图片在同一尺度下被分析和比较。这些预处理可能还包括去噪、平滑化以及灰度转换等操作，旨在提高图像质量并减少干扰因素的影响。 在MATLAB中实现FCM算法通常包括以下步骤： 1. **读取图像**：使用imread函数加载待分割的图片。 2. **预处理**：根据需要对图像进行调整大小、灰度化及直方图均衡等操作。 3. **初始化参数**：设定聚类数量（C值）、迭代次数和模糊因子(m值)，这些设置将影响算法的效果。 4. **计算隶属度矩阵**：基于FCM理论，为每个像素点确定其对各个类别中心的隶属程度。 5. **更新聚类中心位置**：依据当前的隶属度矩阵与聚类中心重新定位新的聚类中心。 6. **迭代优化过程**：重复步骤4和5直至达到预定的最大迭代次数或当聚类结果不再显著变化时停止迭代。 7. **生成分割图像**：利用最后得到的隶属度信息，将原始图片划分为不同的区域，并形成最终的分割效果图。 8. **展示与分析**：对比并评估原图及经过FCM处理后的图像。 通过运行提供的MATLAB代码文件及其结果，我们可以观察到在应用了FCM算法之后，目标物体会更加清晰地显现出来。这种技术广泛应用于医学影像、遥感数据和视频解析等领域中复杂背景下的对象识别任务，并且能够显著提高后续分析工作的准确性与效率。