2019 年 3月随笔档案 - 土博姜山山

摘要：全景分割（Panoptic Segmentation）在计算机视觉中，图像语义分割（Semantic Segmentation）的任务是预测每个像素点的语义类别；实例分割（Instance Segmentation）的任务是预测每个实例物体包含的像素区域。全景分割（Panoptic Segmentation）最先由 FAIR 与德国海德堡大学联合提出，其任务是为图像中每个像素点赋予类别 Label 和实例 ID ，生成全局的、统一的分割图像。阅读全文

posted @ 2019-03-23 14:53 土博姜山山阅读(4525) 评论(0) 推荐(0)

扫盲记-第四篇--弱监督深度学习的图像分割

摘要：基于深度学习的图像分割方法，即语义分割、实例分割和全景分割，弱监督训练就是用更少、更容易获得的真值标注，替代逐像素的真值标注，从而在降低标注成本的基础上，维持较高水平的分割阅读全文

posted @ 2019-03-23 12:12 土博姜山山阅读(9244) 评论(0) 推荐(1)

扫盲记-第三篇--图像分割

摘要：图像分割图像分割是什么？如果下学术定义，就是把图像分割成想要的语义上相同的若干子区域，看上面的自动驾驶的分割任务，路是路，车是车，树是树。这些子区域，组成图像的完备子集，相互之间不重叠。图像分割可以被看作是一个逐像素的图像分类问题。阅读全文

posted @ 2019-03-23 10:11 土博姜山山阅读(1868) 评论(0) 推荐(0)

扫盲记-第二篇-基于深度学习的图像超分辨率

摘要：超分辨率（Super-Resolution, SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。阅读全文

posted @ 2019-03-22 21:45 土博姜山山阅读(3997) 评论(0) 推荐(0)

扫盲记-第一篇-基础概念

摘要：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）、超分辨率（Super-Resolution, SR）的基础概念阅读全文

posted @ 2019-03-22 21:40 土博姜山山阅读(527) 评论(0) 推荐(0)

B-Tree外存数据结构 _（B 树）第二部分

摘要：B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉（相对于二叉，B树每个内结点有多个分支，即多叉）平衡查找树阅读全文

posted @ 2019-03-17 20:48 土博姜山山阅读(387) 评论(0) 推荐(0)

B-Tree外存数据结构 _（外存储器—磁盘）第一部分

摘要：计算机存储设备一般分为两种：内存储器(main memory)和外存储器(external memory)。内存存取速度快，但容量小，价格昂贵，而且不能长期保存数据(在不通电情况下数据会消失)。外存储器—磁盘是一种直接存取的存储设备(DASD)，它是以存取时间变化不大为特征的，可以直接存取任何字符组，且容量大、速度较其它外存设备更快。阅读全文

posted @ 2019-03-17 20:44 土博姜山山阅读(728) 评论(0) 推荐(0)

在windows端使用jupyter notebook，服务器充当后台计算云端简化描述

摘要：在CentOS7服务器端启动jupyter notebook服务，在windows端使用jupyter notebook，服务器充当后台计算云端简化描述阅读全文

posted @ 2019-03-14 22:07 土博姜山山阅读(368) 评论(0) 推荐(0)

在CentOS7服务器端启动jupyter notebook服务，在windows端使用jupyter notebook，服务器充当后台计算云端

摘要：在CentOS7服务器端启动jupyter notebook服务，在windows端使用jupyter notebook，服务器充当后台计算云端阅读全文

posted @ 2019-03-14 21:22 土博姜山山阅读(2590) 评论(0) 推荐(0)

anaconda查看删除增加镜像源

摘要：anaconda查看删除增加镜像源阅读全文

posted @ 2019-03-14 19:45 土博姜山山阅读(22096) 评论(0) 推荐(2)

windows10 + anaconda + tensorflow-1.5.0 + python-3.6 + keras-2.2.4配置和安装

摘要：windows10 + anaconda + tensorflow-1.5.0 + python-3.6 + keras-2.2.4配置和安装阅读全文