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基于语义分割的远监督辅助LabelMe标注

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简介：
本研究提出了一种创新性的方法，利用语义分割技术结合远监督学习机制，有效提升了LabelMe平台上的数据标注精度与效率。通过这一方案，能够显著减少人工干预的需求，并提高大规模图像数据库的质量和可用性。 这种自由可以用于在少量训练数据集上进行语义分割的训练，并将训练后的模型应用于未标记的数据预测，形成一种少样本学习方法，以辅助人工标注工作。

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  • 基于语义分割的远监督辅助LabelMe标注
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    本研究提出了一种创新性的方法，利用语义分割技术结合远监督学习机制，有效提升了LabelMe平台上的数据标注精度与效率。通过这一方案，能够显著减少人工干预的需求，并提高大规模图像数据库的质量和可用性。 这种自由可以用于在少量训练数据集上进行语义分割的训练，并将训练后的模型应用于未标记的数据预测，形成一种少样本学习方法，以辅助人工标注工作。
     
  • LabelMe 4.5.6语义分割标注工具
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    LabelMe 4.5.6是一款功能强大的语义分割标注工具，支持用户为图像中的每个像素分配类别标签，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 通用的语义分割标注工具适用于deeplab系列、mask rcnn等逐像素分割算法的数据标注，标签格式为json文件。
     
  • 茶叶图像的语义分割数据集及LabelMe标注的JSON格式
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    本研究构建了一个专门用于茶叶图像的语义分割数据集，并采用LabelMe工具进行标注，提供详细的JSON格式标签，以促进茶叶分类和识别的研究。 从多个茶园采集了不同品种及生长阶段的茶青图像，涵盖了各种拍摄角度、光照条件和背景环境，以确保数据集的多样性。使用高分辨率智能手机进行拍摄，共收集到1015张茶青图像，包含2万个实例。利用labelme标注工具将这些图像分别标记为单芽“oneBud”、一芽一叶“oneBudOneLeaf”、一芽二叶“oneBudTwoLeaves”、一芽三叶“oneBudThreeLeaves”、碎叶“tatterLeaf”以及其它杂物“others”。
     
  • LabelMe辅助打标工具.exe
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    LabelMe辅助打标工具.exe是一款专为图像标注设计的便捷软件，帮助用户高效、准确地完成数据集标签制作工作。 Labelme辅助打标工具可以每0.8秒自动帮你点击，你只需用鼠标描绘轮廓并按下“d”键翻到下一张图片即可，省去了手动频繁点击的劳累。按F10开始操作，按F12结束任务。360安全软件可能会误报该程序为可疑，但你可以选择信任它使用。此工具是通过按键精灵编写实现的功能，360的安全警告仅是因为误判而已。
     
  • CCT:[CVPR 2020] 基于交叉一致性的半监督语义分割训练
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    本文提出了一种基于交叉一致性的半监督语义分割方法，在CVPR 2020上发表。该方法利用少量标注数据和大量未标注数据，提高模型在语义分割任务上的性能。 本仓库包含了CVPR 2020论文《Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training》的官方实现。该方法采用传统的半监督学习一致性训练框架进行语义分割，并扩展至弱监督学习及跨域应用。 文中主要强调了以下几点： 1. 语义分割的一致性训练：观察到对于密集型任务，如语义分割，在隐藏表示上强制执行集群假设比在输入数据上更容易实现。 2. 跨一致性训练（CCT）：提出了一种新的半监督语义分割方法——Cross-Consistency Training (CCT)，通过定义多种扰动方式，并展示了对编码器输出进行一致性的有效性和优越性，而非直接作用于输入图像。 3. 多域弱标签和像素级标签的应用：所提方案非常简洁灵活，能够轻松扩展至使用来自多个不同领域的图像级别及像素级别的标注信息。 该方法为半监督语义分割提供了新的视角，并展示了其在多种条件下的适用性与灵活性。
     
  • Halcon语义分割标注工具.zip
    优质
    该资源包提供了一款基于HALCON视觉软件开发的高效语义分割标注工具，适用于快速准确地对图像或视频中的目标进行分类和边界划定，助力计算机视觉项目研发。 halcon深度学习语义分割标注工具V1.0.0.1.rar 更新无次数限制且免费！ 环境要求：halcon 18.11版本，Windows 64位系统。 功能特点：替代传统的代码式语义分割工具，提升使用便捷性。 注意事项：每次退出前务必点击“全保存”按钮以确保数据不丢失。 源码获取说明：若需获取源码，请支付10元人民币作为辛苦费。软件内附有二维码以便于交易。
     
  • 半监督图像语义分割的编码器-解码器方法
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    简介：本文提出了一种基于半监督学习的编码器-解码器框架，专门用于图像语义分割任务。该方法有效结合了标注数据和未标注数据的优势，提高了模型在大规模数据集上的性能和鲁棒性。 基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法需要大量像素级标注的数据进行训练，而这些数据的制作过程费时且耗力。本段落提出了一种利用生成对抗网络来实现编码-解码结构的半监督图像语义分割方法，在该方法中，编码器和解码器模块作为生成器，并通过结合标准多分类交叉熵损失与对抗性损失来进行训练。 为了更好地利用浅层网络中的丰富语义信息，本段落将不同尺度下提取的特征输入到分类器当中。这些不同的粒度级别的分类结果经过融合后可以进一步优化目标边界的定义。此外，鉴别器能够识别无标签数据中可信区域，并提供额外监督信号以实现半监督学习。 实验结果显示，在PASCAL VOC 2012和Cityscapes等基准测试集上，所提出的方法优于现有的半监督图像语义分割方法。
     
  • 基于深度卷积神经网络的弱监督图像语义分割研究-论文
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    本论文探讨了在图像处理领域中，利用深度卷积神经网络进行弱监督下的图像语义分割方法的研究。通过分析现有技术局限性，并提出创新解决方案以提高模型准确性和效率，为该领域的进一步发展提供理论支持和实践指导。 图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是为图片的每一个像素分配一个类别标签以识别该像素所属的目标物体或背景。近年来深度卷积神经网络（DCNNs）成为解决这一问题的主要技术手段。然而，在训练过程中需要大量带有精确标注的数据集来支持模型的学习过程，而现有的数据集中由于注释成本高昂导致了标注数量和多样性的限制。 为应对这些问题，研究人员开始探索使用弱监督学习方法进行图像语义分割的研究方向。这种方法利用的是较为简单的标签信息如图片级分类标签或物体框等，在获取难度上远低于像素级别的精确边界标注。这使得模型可以基于更易获得的“弱”注释数据集来训练。 在实施弱监督图像语义分割的过程中，主要挑战在于这些较粗略的标记无法提供足够的细节用于学习精准度较高的分类器。然而，这种方法的优势在于它大大减少了对大量像素级精确标注的需求，并且能够利用现有的大规模数据集进行模型训练。这为实现更高效的深度卷积神经网络提供了可能。 为了克服弱监督语义分割中的限制并提升性能，研究者们探索了多种策略和技术手段，如多尺度特征融合、注意力机制和生成对抗网络（GANs）。这些方法旨在通过引入额外的图像信息或增强模型对关键区域的关注来改进识别效果。例如，利用GAN可以增加训练数据的数量，并且帮助减少对于标注样本的高度依赖性。 文章中详细介绍了弱监督语义分割的方法及其潜在的研究方向，包括如何优化现有的技术手段以更好地支持这一任务的需求。通过分析现有方法的优劣点和未来可能的发展趋势，作者提出了改进模型结构设计、损失函数调整等策略来进一步提高图像语义分割的效果。
     
  • 将语义分割标注转换为目标检测框标注
    优质
    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。
     
  • 基于UNet模型的皮肤病语义分割（含2000张标注数据）
    优质
    本研究采用改进的UNet模型进行皮肤病图像的语义分割，利用2000张详细标注的数据集训练和验证模型，旨在提高皮肤病诊断的准确性和效率。 我们提供一个包含2000张已标注图像的皮肤病语义分割数据集。