武警毕业证样本图片(坐标在XML文档存储之后会存放在一个txt文件中)

摘要:坐标信息在XML文档中的存储方式被用作检测算法的关键导出信号。训练神经网络需要图片作为输入并产生物体框位置坐标。样本包括图像和对应的txt文件,两者需对应。提出用图片级别的弱标注覆盖新种类,降低标注成本并提高模型拓展潜力。初始化图像转换和内置数据增强算法能扩充数据集并降低样本构建成本。核酸采样期间需遵守规定,避免干扰。在训练阶段,基础种类和新种类分别标注,构成弱样本语义分割学习模式。

  坐标在XML文档存储之后会存放在一个txt文件中,这实际上就是作为检测算法的一个重要的导出的信号。训练算法是需要把图输入给神经网络,网络训练完成后,在模型的输出端就会出现物体框的位置,就是上述的四个坐标。将样本标注好以后,样本不仅仅是采集的图片,它还包括输入和输出,输入是图像,输出的是txt文件。所以对于同一张图片,图的名称和标签的文件名以及放的txt文件要一一对应。如果是30号的样本,标签的文件名将会是30号,它对应的图像也将是30号文件。这样对于后面提取数据的时候,就可以从刚才对应的目录取文件和标注,数据进行训练也就会更加精准。

  针对这个问题,我们提出用图片级别的弱标注去覆盖新的种类。例如从COCO拓展到COCO-STUFF,不需要再为新覆盖的91个种类提供强标注,只需要为每个样本标注图片级别的标签即可,而图片级别的标签是代价及其小的,可拓展性高的。如图1所示,原本的基础类别标注了“猫”“杯子”“床”等种类,但是没有标注“台灯”种类。在我们的学习模式种,如果要新去覆盖“台灯”这个种类,只需要为改图片标记“台灯”标注即可。这无疑极大地降低了拓展时的标注成本,使得语义分割模型对新类别有极大的拓展潜力。

武警毕业证样本图片(坐标在XML文档存储之后会存放在一个txt文件中)

  初始化图像转换是一个非常重要的工作,因为采集大量的图片样本是一个成本很高的工作,所以通过将PIL图片做各种变形转换,相当于我们又给样本集加入了很多样本。比如我们对原始图片进行放大,缩小,裁剪部分,旋转,变成黑白等等。

  模型训练中内置数据增强算法,可批量生产虚拟数据,大幅扩充数据集,可对图片做光照,对比度,模糊,旋转,畸变,水印,底纹,噪声等处理,降低样本构建成本。

  为了提供更细粒度的监督,我们使用像素-像素相似度迁移来为新种类提供像素级的正则化项。如上图所示,由于所有训练样本都有类别标签,所以对于一个训练样本,可以找到与它包含相同基础种类、新种类的样本,作为参考样本。在两个图片上各自采样一些点,并且枚举构成一些像素点对。

  核酸采样期间,敬请广大居民不要围观,不要进行拍摄,不要将相关信息、图片、视频上传网络。对干扰、阻碍样本采集,恶意造谣、传播不实图片视频和言论,造成严重社会影响的,将依法追究相关责任。

  在训练阶段,我们有一些基础种类和另一些新种类,两者没有交集。对于数据训练集的每一张图片,其中属于基础种类的像素都带有像素级别的种类标注;其余像素被标记为未知(或忽略);图片中的新种类带有图片级别的标注,也就是分类标签。该学习模式下的评测阶段与标准的语义分割一致,评测图片可能中可能带有基础种类,也可能带有新种类。这个学习模式被称为弱样本语义分割。

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