摘要：代码： from keras import Model, layers from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Reshape, MaxPooling2D, UpSampling2D def se 阅读全文

摘要：[1] UNet with ResBlock for Semantic Segmentation [2] github - UNet-with-ResBlock/resnet34_unet_model.py【上面对应的代码】 [3] github - ResUNet【运行显示OOM，内存不够】 结构 阅读全文

摘要：[1] 五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦） [2]【653】FCN——全卷积网络详解 VGG VGG16：包含了 16 个隐藏层（13 个卷积层 2+2+3+3+3，以及 3 个全连接层） VGG19：包含了 19 个隐藏层（16 个卷积层 2+2+4+4+4，以及 3 个全连 阅读全文

摘要：[1] 语义分割--全卷积网络FCN详解【解释详细】 [2] 四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦） [3] github - FCN32、FCN8 [4] keras.applications【VGG16】 [5] keras—VGG16 [6] 五、VGG、AlexNet、ResNet网络（ 阅读全文

摘要：两种方法可以实现： 通过 numpy 自己实现 通过 cv2.cvtColor 函数实现，灰度图转 RGB 所谓的灰度图转为三通道，就是三个通道都是一样的信息，相当于相同维度信息的重复，主要是通过 numpy.array 来实现，其实是可以通过类似广播的形式来实现。 1. 每一行赋值相同的内容 >> 阅读全文

摘要：目录： cv2.threshold cv2.distanceTransform cv2.cvtColor cv2.findContours cv2.subtract cv2.drawContours cv2.waterShed cv2.connectedComponents 1. cv2.thres 阅读全文

摘要：python-opencv去除小面积区域/孔洞填充（二值图像） 具体实现： 1. 读取并显示原始图像 import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image img_path = "seg_smooth.png" img = cv2 阅读全文

摘要：[1] python实现膨胀与腐蚀 [2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇） [3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】 膨胀 cv2.dilate(img, kernel, 1) 腐蚀 cv2.erode(img, kernel, iterations=1) 开运算 开运算：先腐蚀，再 阅读全文

摘要：【525】keras.utils.Sequence 制作生成集 - 在 fit() 中使用 如何使用Keras fit和fit_generator（动手教程） keras：怎样使用 fit_generator 来训练多个不同类型的输出【推荐】 Keras多输出（多任务）如何设置fit_generat 阅读全文

摘要：【530】keras 实现多输出模型 [Keras] [multiple inputs / outputs] ValueError: No data provided for "xx". Need data for each key... keras：怎样使用 fit_generator 来训练多个 阅读全文

摘要：【529】图像增强（imgaug 包） 对于上面关于 imgaug 包的描述，只能针对一套标注图片进行图像增强，不过对于一张图片有两种标注的情况无法实现，需要对两个标注生成一样的变换。 对于包含楼顶、楼体，需要同时调整变换的时候，内置的方法无法实现，因此我自己建立随机数据来实现，实现思路如下： 对于 阅读全文

摘要：在计算 语义分割 结果的 metrics 的时候，会通过 K.sum 来计算 TP、FN、FP 的值，从而来计算 Precision、Recall、F1 以及 IOU 的值，不过在计算的过程中，这几个值会出现大于 1 的情况，实际上是计算中出现错误，主要原因就是 K.sum 计算中的一些问题。由于标 阅读全文

摘要：mirrors / fengshuanglang / unet 二分类问题，应该选择sigmoid还是softmax？ 为什么 softmax 函数面对二分类问题时可以简化为 sigmoid 函数 对于语音分割为两类的情况，label 的值为 0 和 1，预测结果也是只有 0 和 1，存在集中可行的 阅读全文

摘要：图片多分类会将不同的数字写在同一副图片上面，例如有3类【0、1、2】，为了输入模型，需要将三个类的结果分别映射到三个通道： 0 类：第 0 通道，对于是 0 的像素点设置为 1，其他均为 0 1 类：第 1 通道，对于是 1 的像素点设置为 1，其他均为 0 2 类：第 2 通道，对于是 2 的像素 阅读全文

摘要：[1] Keras自定义Loss函数 [2] 【602】语义分割评价指标 IoU mIoU precision recall F1 的计算 [3] keras训练和加载自定义的损失函数 Dice_loss 实现： from keras import backend as K # 防止分母为0 smo 阅读全文

摘要：import keras from keras import layers from keras.datasets import imdb from keras.preprocessing import sequence max_features = 2000 max_len = 500 (x_tr 阅读全文

摘要：【511】Keras 函数式 API 阅读全文

摘要：[1] 图像分割任务中的图像增强 [2] imgaug学习笔记(包含各个函数说明) [3] python图像数据增强——imgaug （二） 说明： 实例化 iaa.Sequential()，里面包含多种变换 输入 图像数据+标注mask数据，进行对应的增强处理注意：对于图像数据，直接转为 nump 阅读全文

摘要：tensorflow.keras.utils.Sequence的使用 keras 官网 - Sequence Unet Xception Keras for Pneumothorax Segmentation 用于拟合数据序列的基对象，例如一个数据集。 每一个 Sequence 必须实现 __get 阅读全文

摘要：1.2.2 张量 0阶张量：标量，也就是一个数 1阶张量：就是一个向量 2阶张量：就是一个矩阵 3阶张量：可以表示为3个颜色通道的彩色图片 1.2.4 模型 Keras 包含两种模型（不同版本叫法不同） Sequential模型：序贯模型，单输入单输出模型 Graph，图模型：支持多输入多输出，就是 阅读全文