Ⅰ 如何分析一个图像分割算法
论文阅读笔记：图像分割方法deeplab以及Hole算法解析
deeplab发表在ICLR
2015上。论文下载地址：Semantic
Image
Segmentation
with
Deep
Convolutional
Nets
and
Fully
Connected
CRFS.
deeplab方法概述
deeplab方法分为两步走，第一步仍然采用了FCN得到
coarse
score
map并插值到原图像大小，然后第二步借用fully
connected
CRF对从FCN得到的分割结果进行细节上的refine。
下面这张图很清楚地展示了整个结构：
然后这张图展示了CRF处理前后的效果对比，可以看出用了CRF以后，细节确实改善了很多：
deeplab对FCN更加优雅的处理方式
在第一步中，deeplab仍然采用了FCN来得到score
map,并且也是在VGG网络上进行fine-tuning。但是在得到score
map的处理方式上，要比原FCN处理的优雅很多。
还记得CVPR
2015的FCN中是怎么得到一个更加dense的score
map的吗？
是一张500x500的输入图像，直接在第一个卷积层上conv1_1来了一个100的大padding。最终在fc7层勉强得到一个16x16的score
map。虽然处理上稍显粗糙，但是毕竟人家是第一次将图像分割在CNN上搞成end-to-end，并且在当时performance是state-of-the-art，也很理解。
deeplab摒弃了这种做法，取而代之的是对VGG的网络结构上做了小改动：将VGG网络的pool4和pool5层的stride由原来的2改为了1。就是这样一个改动，使得vgg网络总的stride由原来的32变成8，进而使得在输入图像为514x514，正常的padding时，fc7能得到67x67的score
map,
要比FCN确实要dense很多很多。
但是这种改变网络结果的做法也带来了一个问题：
stride改变以后，如果想继续利用vgg
model进行fine
tuning，会导致后面filter作用的区域发生改变，换句话说就是感受野发生变化。这个问题在下图(a)
(b)中通过花括号体现出来了:
Hole算法
于是乎，作者想出了一招，来解决两个看似有点矛盾的问题：
既想利用已经训练好的模型进行fine-tuning，又想改变网络结构得到更加dense的score
map.
这个解决办法就是采用Hole算法。如下图(a)
(b)所示，在以往的卷积或者pooling中，一个filter中相邻的权重作用在feature
map上的位置都是物理上连续的。如下图(c)所示，为了保证感受野不发生变化，某一层的stride由2变为1以后，后面的层需要采用hole算法，具体来讲就是将连续的连接关系是根据hole
size大小变成skip连接的（图(c)为了显示方便直接画在本层上了）。不要被(c)中的padding为2吓着了，其实2个padding不会同时和一个filter相连。
pool4的stride由2变为1，则紧接着的conv5_1,
conv5_2和conv5_3中hole
size为2。接着pool5由2变为1,
则后面的fc6中hole
size为4。
代码
主要是im2col(前传)和col2im(反传)中做了改动
(增加了hole_w,
hole_h)，这里只贴cpu的用于理解：
Ⅱ 跪求图像分割snake算法详细解释
主要公式为曲线能量Esnake(公式1)；Esnake由内部能量Eint(公式2)及外部能量Eext(公式3)组成；而根据公式2内部能量Eint是由一阶导得到的平滑性约束(弹性绳子)二阶导得到的气球约束(刚性棍子)共同决定；根据公式3外部能Eext由梯度场决定(另一个分量不考虑)那么粗略表示为Esnake=Vs+Vss+Eext；可以认为当Esnake的能量达到最小时snake曲线和物体的边缘一致。
上面这些基本是每个论文上面都有的，下面照我的理解来讲。结合很多论文上用的那个U形物体，snake检测它的轮廓时，预先以一个圆形的像素圈套住它作为初始的snake线，可以取一定个数的点来离散化snake线,那么这时就可以求这条snake线与原始图像间的曲线能量Esnake了；Vs对应的是一阶的平滑性，可转化为snake线中相邻像素之间的坐标差;差值越大能量越大平滑性也就越差；Vss对应的是二阶的刚性；可转化为snake线中某点和它相邻的线上点间的法线方向的增长度量;Eext是梯度场能量，是由原本的灰度图决定的，可转化为snake中某点在灰度图中的邻域梯度。求出了这三个；再以一定的方式进行循环逼近那个使Esnake最小的snake线就找到了轮廓。
过奖了~我也是在研究中，你留个邮箱，我发个程序给你，看实例好理解点
Ⅲ 哪位大神有多目标的自动分割算法一幅图中有几个目标，把这几个自动分割出来。求程序.. 急，，
你这要求太高了。你要做机枪塔么，就算航天用的目标识别也是放射型元素识别而不是图像识别额。
你可以参考下超市的条码。这是最实际的应用了。
一般计算机要识别东西是要有标定点的。比如游戏动作捕捉身上就有色块。
现在钢铁侠的助手机器人离我们还很远。
批处理切割图片倒是可以做到。
如果只是图片指定位置的切割，也可以。
只能传一个
Ⅳ 图像分割算法那么多 如何正确的使用适合的算法
从学术角度讲图像分割主要分成3大类，一是基于边缘的，二是基于区域的，三是基于纹理的。由于基于纹理的也可以看成是基于区域的，所以有些专家也把分割方法分成基于边缘和基于区域两大类。
选择算法的时候主要参考你要分割的图像样本的特点。
如果图像的边界特别分明，比如绿叶和红花，在边界处红绿明显不同，可以精确提取到边界，这时候用基于边缘的方法就可行。但如果是像医学图像一样，轮廓不是特别明显，比如心脏图像，左心房和左心室颜色比较接近，它们之间的隔膜仅仅是颜色比它们深一些，但是色彩上来说很接近，这时候用基于边缘的方法就不合适了，用基于区域的方法更好。再比如带纹理的图像，例如条纹衫，如果用基于边缘的方法很可能就把每一条纹都分割成一个物体，但实际上衣服是一个整体，这时候用基于纹理的方法就能把纹理相同或相似的区域分成一个整体。
不过总体来说，基于区域的方法近些年更热一些，如Meanshift分割方法、测地线活动轮廓模型、JSEG等。
Ⅳ 请教电子地图的切割算法
你先把它载成图片 不就好做拉吗
按PRTSC SYS REQ 就可以载图 是全平的
然后你用画图软件粘贴就可以做拉
Ⅵ 求图割算法 graph cut 的matlab代码
解决方案1：
直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft();例如信号x
y=fft(x);%对信号傅里叶变换到频域
z=ifft(y);%对信号y傅里叶反变换到时域，
解决方案2：
工具箱啊。IFFT()函数
Ⅶ 聚类的图像分割算法
《C语言数值算法程序大全》第二版，定价88元，楼主掏点金子吧，我手头有一本，不过你看不着。
Ⅷ 图像分割算法是有监督还是无监督的
听他人说的：无监督与监督学习的区别在于一个无教学值，一个有教学值。但是，个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差，进行误差反向传播修改权值来完成网络修
Ⅸ 谁有图割算法的matlab程序啊
参考这个，人家给了代码还给你用法：
http://vision.ucla.e/~brian/gcmex.html