PSPnet(Pyramid Scene Parsing Network)是一种深度卷积神经网络结构,用于场景解析和语义分割任务。该模型是由中科...
SegNet是由剑桥大学团队开发的一个图像分割的开源项目,该项目可以对图像中的物体所在区域进行分割,例如车、马路、行人等,并且精确到像素级别。S...
U-Net是继FCN之后又一个经典的语义分割网络模型,并且也是很多后续语义分割模型的“祖宗”。这个网络模型是2015年提出来的,它具有一个非常对...
语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉领域中的一项重要任务,它旨在将图像或视频中的每个像素点分类到特定的类别中。语义...
数据增强(Data Augmentation),也叫数据增广,是机器学习和深度学习中的一种技术,它通过转换数据来扩充训练样本,提高训练样本的多样...
MIOU,即平均交并比(Mean Intersection over Union),是评价语义分割模型性能的一个重要指标。它计算的是预测结果中每...
语义分割训练的output结果一般是[batch_size, num_classes, width, height]这样的形式,而label的结...
VBA在操作Excel等Office软件方面有天然的优势,虽说现在Python的Pandas,openpyxl和Java的poi包都可以处理Ex...
在注意力机制中,每个查询都会关注所有的键值对并生成一个注意力输出。如果查询q,键k和值v都来自于同一组输入,那么这个注意力就被称为是自注意力(s...