主要内容

语义分割

语义图像分割

语义分割将图像的每个像素与类标签联系起来，如花、人、路、天空或汽车。使用图片标志和贴标签机视频应用程序交互标签像素和导出标签数据训练神经网络。

先输入一幅海景图像，然后用一系列立方体表示一个深度学习网络，再输入一幅语义分割的输出图像。

应用程序

图片标志 为计算机视觉应用的标签图像
贴标签机视频 为计算机视觉应用的标签视频

功能

全部展开

结合 合并来自多个数据存储的数据
countEachLabel 计数像素或盒标签的出现次数
groundTruth 地面真值标记数据
imageDatastore 用于图像数据的数据存储
pixelLabelImageDatastore 用于语义分割网络的数据存储
pixelLabelDatastore 用于像素标签数据的数据存储
pixelLabelTrainingData 创建训练数据从地面真理语义分割
balancePixelLabels 通过对大图像中的块位置进行过采样来平衡像素标签
imwarp 对图像应用几何变换
imcrop 作物图像
imresize 调整图像
变换 变换数据存储
randomAffine2d 创建随机的二维仿射变换
randomWindow2d 在图像中随机选择矩形区域
centerCropWindow2d 创建矩形中心裁剪窗口
deeplabv3plusLayers 创建DeepLab v3+卷积神经网络用于语义图像分割
dicePixelClassificationLayer 使用广义骰子损失创建像素分类层进行语义分割
fcnLayers 为语义分割创建完全卷积网络层
pixelClassificationLayer 创建像素分类层用于语义分割
segnetLayers 创建SegNet层语义分割
unetLayers 创建用于语义分割的U-Net层
unet3dLayers 创建三维U-Net层用于体积图像的语义分割
focalCrossEntropy 计算焦点交叉熵损失
semanticseg 基于深度学习的语义图像分割
labeloverlay 在二维图像上叠加标签矩阵区域
labelvolshow 显示标签卷
insertObjectMask 在图像或视频流中插入掩码
evaluateSemanticSegmentation 评估语义分割数据集与地面真值
bfscore 用于图像分割的轮廓匹配评分
骰子 用于图像分割的Sørensen-Dice相似系数
generalizedDice 用于图像分割的广义Sørensen-Dice相似系数
jaccard 图像分割的雅卡尔相似系数
segmentationConfusionMatrix 多类像素级图像分割的混淆矩阵
semanticSegmentationMetrics 语义分割质量度量

主题

开始

标记像素用于语义分割

使用标记应用对像素进行标记，训练语义分割网络。

标签应用商店如何导出像素标签

了解标签应用程序如何存储像素标签数据。

选择“功能”以可视化检测到的对象

比较可视化功能。

使用深度学习开始语义分割

使用深度学习按类分割对象

开始使用深度学习的点云

了解如何使用点云进行深度学习。

创建语义分割训练数据

用于深度学习的数据存储(深度学习工具箱)

学习如何在深度学习应用程序中使用数据存储。

目标检测和语义分割的训练数据

创建训练数据的对象检测或语义分割使用图片标志或贴标签机视频．

特色的例子

使用扩展卷积的语义分割

使用扩展卷积的语义分割

使用扩展卷积的语义分割。
打开生活的脚本
基于深度学习的多光谱图像语义分割

基于深度学习的多光谱图像语义分割

使用U-Net对7通道的多光谱图像进行语义分割。
打开生活的脚本
基于深度学习的三维脑肿瘤分割

基于深度学习的三维脑肿瘤分割

训练三维U-Net神经网络，从三维医学图像中对脑肿瘤进行语义分割。
打开生活的脚本
定义自定义像素分类层与特沃斯基损失

定义自定义像素分类层与特沃斯基损失

定义自定义像素分类层与特沃斯基损失。
打开生活的脚本
利用深度学习从分割地图生成图像

利用深度学习从分割地图生成图像

从语义分割图生成场景的合成图像。
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在深度网络设计器中创建简单的语义分割网络

在深度网络设计器中创建简单的语义分割网络

使用深度网络设计器创建和训练一个简单的语义分割网络。
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利用grado - cam研究语义分割网络

利用grado - cam研究语义分割网络

利用grado - cam对语义分割网络进行预测。
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