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各类别在语义分割中的mIoU值计算。

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简介：
运行demo_mIoU.py后，程序生成了一个8位精度的预测图像，该图像可供在mIoU.py中进行处理，与mask一同计算出各类别的mIoU值，以及整个测试集的mIoU结果。 此外，demo_mIoU.py和mIoU.py可以直接在PyCharm环境中执行运行。 详细步骤请参考博客文章：https://blog..net/brf_UCAS/article/details/112383722

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  • 各类别mIoU在语义分割中的计算
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    本文探讨了语义分割中各类别mIoU（平均交并比）的计算方法及其重要性，分析不同类别对象对整体分割效果的影响。 运行demo_mIoU.py后会生成一个8位的预测图。接着，在mIoU.py文件中可以将该预测图与mask进行比较来计算各类别的mIoU值以及整个测试集的mIoU值。这两个Python脚本可以直接在PyCharm环境下执行。参考相关博客内容可以获得更详细的实现方法和原理说明。
     
  • 多种类别的语义分割U2net
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    U2Net是一种先进的语义分割模型，适用于处理包括图像、视频等多种媒体数据中的复杂场景。该网络结构独特，效率高且精度出色，在多个领域展示出了强大的应用潜力。 1. SOD的多类别语义分割 2. 将作者二类别语义分割改为多类别语义分割 3. 具体内容可参考相关文章：展示了多类别效果、代码修改内容及可行性。
     
  • 简化计算语义分割MIOU，使用miou.py轻松获得清晰结果
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    简介：本工具提供了一种简化的计算方法来评估语义分割模型的性能，通过运行miou.py脚本可以快速准确地获取平均交并比（MIOU），便于开发者分析和优化模型。 执行命令：python miou.py --labels=D:/.../labels --pred=D:/../infer 其中 --labels 为标注图片路径，--pred 为预测出的图片路径。 最终结果会打印输出，并在同级目录下生成一个txt文档，保存各个类别的iou。操作极为简单。
     
  • 在Pytorch中实现Unet以进行多类别数据集的语义分割
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    本项目介绍如何使用PyTorch框架实现U-Net模型，并应用于包含多个类别的图像数据集的语义分割任务。通过详细代码示例和实验分析，探讨了该网络在处理复杂场景中的表现与优化策略。 Unet通常应用于单类别的语义分割。经过调整后，该代码可以适用于多类别的语义分割。相关博客内容可参考对应的文章。
     
  • Transformer在语义分割中的应用
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    本研究探讨了Transformer模型在图像语义分割任务中的应用潜力，通过对比实验分析其相对于传统CNN方法的优势与局限。 整个网络流程如下：首先经过两层卷积操作，然后将生成的特征图分割成四份，并分别通过四个并行的Transformer模块（头部数量可以自定义设置），之后再将上述结果进行拼接(concatenate)，接着再经历一个额外的Transformer处理阶段。最后是多层级解码器部分。 主要调试文件包括main.py、transformer.py和builders.py，其余代码仅作为依赖包使用。 - main.py：这是运行程序的主要入口点，并包含了路径设置、数据集划分以及测试与评估指标的相关参数配置。 - transformer.py: 包含了所有网络模块（类）的定义。 - builders.py: 用于构建transformer文件中定义的各种模块，训练过程中主要依赖于VitBuilder这个类。 此外，在进行实验前还需要对输入的数据做一定的预处理： 1. 图片尺寸调整：将图片大小统一转换为256*256像素； 2. 格式转换：确保所有图像文件均为png格式。若原图为jpg或其他格式，可以通过cmd命令行工具执行ren *.jpg *.png指令来完成批量的格式更替操作。 请根据上述步骤进行相关配置和调试工作以顺利开展实验研究。
     
  • MobileNetV3在语义分割中的应用：Mobilenetv3-Segmentation
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    本研究探讨了MobileNetV3在网络语义分割任务中的应用效果，提出了基于MobileNetV3架构的新型语义分割模型——Mobilenetv3-Segmentation，在保证高效计算的同时提升了分割精度。 mobilenetv3细分的非官方实现用于语义分割，需要PyTorch 1.1 和 Python 3.x。 用法： - 单GPU训练：使用命令 `python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` - 多GPU训练（例如，使用四块 GPU 训练）： - 设置环境变量 `export NGPUS=4` - 使用命令 `python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` 评估： - 单GPU训练：使用命令 `python eval.py --model`
     
  • 基于Transformer的二分类语义分割-TransUnet
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    TransUnet是一种创新的深度学习模型，它融合了Transformer架构与U型网络结构，专为医学影像中的二分类语义分割任务设计。该模型通过自注意力机制增强了长距离依赖信息的学习能力，提高了分割精度和效率，在多项基准测试中展现出卓越性能。 这段文字描述的是使用Transformer进行语义分割时遇到的问题，并提到将TransUnet网络模型单独拿出来使用，同时自己编写了加载数据集的方法以提高使用的便利性。
     
  • 包含12类物体的CamVid数据集在语义分割中的应用
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    本研究探讨了含有12种类别物体的CamVid数据集，在图像语义分割任务中的效能与应用价值，以期提升复杂场景下的识别精度。 CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集，全称是《The Cambridge-driving Labeled Video Database》。它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。 数据集中包含700多张精准标注的图片用于强监督学习，并被划分为训练集、验证集和测试集。通常在 CamVid 数据集中使用11种常用的类别来进行分割精度评估，这些类别包括：道路（Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车手（Bicyclist）和树木（Tree）。
     
  • DenseASPP在街道场景语义分割中的应用
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    本文探讨了DenseASPP模型在街道场景图像语义分割中的应用效果，展示了其在复杂环境下的优越性能和潜力。 在自动驾驶领域中的街道场景理解任务里，语义图像分割是一项基础工作。这项技术要求对高分辨率图片里的每个像素进行分类，并赋予其相应的语义标签。与其它应用场景相比，在自动驾驶中对象的比例变化非常大，这对高级特征表示提出了重大挑战——必须能够准确编码不同比例的信息。 为了应对这一问题，无规则卷积被引入以生成具有较大感受野的特征，同时保持空间分辨率不变。在此基础上发展出原子空间金字塔池（ASPP），该方法通过结合多个采用不同膨胀率的原子卷积层来构建最终的多尺度特征表示。 尽管如此，我们发现现有技术在处理自动驾驶场景时存在局限性：即当前的方法生成的多尺度特性不足以覆盖所有必要的比例范围。因此，提出了密集连接Atrous空间金字塔池（DenseASPP），该方法通过以密集的方式串联一系列atrous卷积层来实现目标——不仅扩大了涵盖的比例范围，还提高了特征分辨率，并且没有显著增加计算负担。
     
  • 基于Transformer的二分类语义分割网络（TransUnet）
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    TransUnet是一款创新的深度学习模型，结合了Transformer架构与U型网络结构，专门用于图像中的二分类语义分割任务，展现了卓越的准确性和效率。 这段文字描述了使用Transformer进行语义分割时遇到的问题，并提到将TransUnet网络模型单独拿出来自己编写数据集加载方法以提高使用的便捷性。