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目标检测与语义分割实验四

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简介：
本课程为计算机视觉实验系列之四，专注于目标检测和语义分割技术的实际应用。学生将通过编程实践深入理解并掌握相关算法原理及其在图像处理中的作用。 实验四：目标检测与语义分割实验四涵盖了目标检测与语义分割的相关内容。

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  • 目标检测与语义分割实验四
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    本课程为计算机视觉实验系列之四，专注于目标检测和语义分割技术的实际应用。学生将通过编程实践深入理解并掌握相关算法原理及其在图像处理中的作用。 实验四：目标检测与语义分割实验四涵盖了目标检测与语义分割的相关内容。
     
  • 将语义分割标注转换为目标检测框标注
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    本文探讨了一种创新方法，用于将语义分割数据集中的像素级标签高效转化为目标检测任务所需的边界框标注，旨在促进数据在不同视觉识别任务间的复用性。 这是一个代码，用于将精细标注的语义分割（多边形标注的json文件）转换为目标检测框标注，并生成yolo需要的txt文件。可以按照需求调整输出格式。
     
  • 肺部癌症(Lung-Cancer)检测与分割数据集(zip文件, COCO格式, 语义分割及目标检测标注)
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    本数据集提供了一系列以COCO格式存储、用于肺部癌症检测和分割的高质量医学影像，包括详细的语义分割和目标检测标注。 肺部癌症检测+分割数据集包含超过1400张图片，标签格式为coco文件，其中包括分类、语义分割及目标检测的标注信息。
     
  • 基于YOLOv5与PSPNet的实时目标检测及语义分割系统源代码.zip
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    本ZIP文件包含基于YOLOv5和PSPNet的开源项目，实现高效实时的目标检测与图像语义分割功能。适合深度学习研究者与开发者参考使用。 基于YOLOv5和PSPNet的实时目标检测和语义分割系统的源代码包含在名为“基于YOLOv5和PSPNet的实时目标检测和语义分割系统源码.zip”的文件中。
     
  • 计算机视觉关键技术概览：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割与实例分割
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    本篇文章全面概述了计算机视觉领域的五大核心技术，包括图像分类、物体检测、目标追踪、语义分割和实例分割，深入浅出地解释了它们的原理及应用场景。 目前，计算机视觉是深度学习领域中最热门的研究方向之一。它是一个跨学科的交叉科学领域，涵盖了计算机科学（包括图形、算法、理论、系统架构）、数学（如信息检索与机器学习）、工程学（涵盖机器人技术、语音处理、自然语言处理和图像处理）以及物理学（光学）、生物学（神经科学）和心理学（认知科学）。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展铺平了道路。那么，什么是计算机视觉呢？这里有几个严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确且有意义的描述”、“从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”以及“基于感知到的图像做出关于现实世界的判断”。
     
  • 输电杆塔与输电线路(TTPLA)图像检测及分割数据集(COCO格式,包含语义分割和目标检测标注).zip
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    本数据集提供了采用COCO格式的TTPLA图像，涵盖输电杆塔与线路，内含详尽的目标检测和语义分割标签。 该数据集包含超过1200张图片，采用COCO格式进行标注，并分为训练集、验证集和测试集。每张图片都包含了分类、分割及目标检测的详细标签信息。文件名为“输电杆塔和输电线路图像检测+分割数据集.zip”。
     
  • 基于YOLOV5-seg的实例分割与目标检测实现
    优质
    本研究采用YOLOV5-seg模型进行高效的目标检测和实例分割任务，实现在复杂场景下的精准识别与快速处理。 YOLOV5-seg实现了实例分割和目标检测任务。
     
  • 3D物体检测：室内语义分割
    优质
    本研究专注于利用深度学习技术进行室内环境下的3D物体检测与语义分割，旨在实现对复杂场景中各类物体的精准识别和定位。 该存储库用于使用SegNet进行室内语义分割，并依赖于2D-3D-S数据集。下载所需的文件如下： ``` wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_1_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_2_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_3_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_4_no_xyz.tar ```
     
  • coco2017标签-区域-yolov7目标检测-实例分割
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    本项目采用YOLOv7模型进行目标检测与实例分割，在COCO 2017数据集上训练，旨在提供高效准确的物体识别及边界框定位。 使用Yolov7 Mask进行实例分割需要COCO2017标签文件。