snake20001981
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
杏仁茶甜甜
图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了,就先把图像分割的常用算法做个总结。 接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结,从传统机器学习算法,传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文,以及模型在各平台的转化,量化,服务化部署等相关知识总结。 图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函,边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题,效果并不理想,这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多,我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法: 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel,roberts,prewitt,拉普拉斯以及canny等。 这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子,对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积,即可得到图像的梯度图像,请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大,梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像,即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导,与一阶类似。优点:传统算子梯度检测,只需要用合适的卷积核做卷积,即可快速得出对应的边缘图像。缺点:图像边缘不一定准确,复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘,可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。 也有基于深度学习方法hed,rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷,这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进,同时引出6个loss进行优化训练,通过多个层输出不同scale的粒度的边缘,然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下: 可以得到一个比较完整的梯度图像,可参考github的hed实现。优点:图像的梯度细节和边缘完整性,相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于,基于vgg的hed的网络表达能力有限,对于图像和背景接近,或者图像和背景部分相融的图片,hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法: 区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法,区域生长算法,区域分裂合并,分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的,如果有无法理解的地方,欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。 基于区域和语意的深度学习分割算法,是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络,以及经典的医学图像分割常用的unet系列,以及rcnn系列发展下的maskrcnn,以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术,无疑会成为图像分割技术的主流。 其中,基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting,以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时,首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github,做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因,在我多次尝试后,最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割,感觉即需要大的感受野,又需要未相融部分原图像细节,所以单原FCN的网络,很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络,但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节,尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络: unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的,图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张,自己拍照收集200张图片后,又用ps手动p了边缘图像,采用图像增强变换,大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后,网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101,此时,即使对于部分相融的图像,也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。 在最后阶段,看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意,对于边缘的定位,相比于其他算法,略显粗糙。在产品应用中,明显还不合适。 3.基于图的分割算法 基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。 论文原地址参考: 整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究,因为基于resent101的结构,在模型体积,速度以及deeplab的分割精度上,都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点,既然目前在讨论移动端模型,那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。 由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。
招财KItty.
本文的研究目的在于结合康泰医学进行医疗器械国际市场营销的实践,解析我国医疗器械企业所处的国际市场环境、竞争态势、分析把握市场机遇,为其进行国际市场营销提供客观依据。文章通过对康泰医学医疗器械国际市场营销策略的研究,分析其在国际市场营销过程中存在的不足,并对存在的问题提出可行性解决建议。根据文章特点,本文采取调查研究和资料分析、定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的研究方法。首先,本文详细阐述了市场营销相关理论,包括市场细分理论、目标市场定位、市场营销组合、SWOT分析等内容,这是进行本课题研究的理论和方法基础。其次,在深入分析国际医疗器械市场状况和市场竞争态势的基础上,阐述了康泰医学医疗器械国际市场营销策略,采用SWOT方法分析康泰医学在不同细分市场的优势、劣势、面临的机会与威胁。再次,文章调查医疗器械国际市场的概况,详细分析其市场竞争情况的基础上,详细研究其在国际市场采取的市场营销组合策略,具体包括:产品策略、定价策略、渠道策略和促销策略。最后,根据康泰医学在各目标市场采取的营销策略以及企业自身的特点,分析其在国际市场营销过程中的不足,分析其存在的问题并提出解决的建议,来保障其国际市场营销策略的实施。[1] 李燕静. 浅析我国医疗器械行业发展状况及其建议[J]. 中国外资. 2013(07)[2] 方海玲. 我国医疗器械市场现状分析与市场营销[J]. 安徽科技. 2012(12)[3] 刘娟. 高效的营销稽查监控体系构建探索[J]. 中国电力教育. 2012(36)[4] 方天成. 医疗器械行业的发展现状及其趋势分析[J]. 商业文化(下半月). 2012(11)[5] 余玉华,姚宝峰. 论国际市场营销环境下的企业如何做好危机营销[J]. 商场现代化. 2012(27)[6] 王远. 国际市场营销中的跨文化元素探索[J]. 中国集体经济. 2012(16)[7] 章昌裕. 中国入世十年成就回顾与前景展望[J]. 对外经贸. 2012(01)[8] 赵林晶. 浅谈中国产品在国际市场上的营销策略[J]. 现代商业. 2012(03)[9] 李俊伟,韩冰. 现代企业的营销服务意识与品牌战略对策[J]. 现代商业. 2011(07)[10] 黄志红,刘伟华. 国际市场营销风险的评价[J]. 统计与决策. 2011(03)
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