当使用体积图像进行深度学习时，标记数据是一个很大的挑战。 在放射治疗领域，从CT图像中，提取人体、器官、GTV等各个区域作为区域数据，并存储在DICOM RT的RT-Structure中。 这些数据主要用于计划治疗，但我们也可以使用它们作为标签数据来加速深度学习工作流程。 通过此演示，您可以了解如何将 RT-Structure 数据转换为标签数据，并使用它们在 MATLAB 上训练 3D UNet（语义分割）模型。 [日本人]医学图像 3D 深度学习的主要挑战是标记复杂且耗时。在放射治疗领域，人体、器官、肿瘤等被定义为所拍摄的 CT 图像的区域，并由 DICOM RT 的 RT-Structure 管理。这些是为治疗计划而创建的，但提取的区域数据也可以用作深度学习的标签。在此演示中，您可以转换 RT-Structure 数据以用于深度学习并学习流程，直到将其用于学习 3D UNet。

一套完整的语义分割的源代码，标注清晰明确，内容充实完备，修改简便，于MATLAB平台运行，适用于学习语义分割各阶段的研究学习人员。

PointNet2用于3D点云的语义分割 马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。 介绍 这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。 该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Sa​​ux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。 相关性和数据 我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。

常用的语义分割架构结构综述以及代码复现 常用的语义分割架构结构综述以及代码复现

用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个 用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个

该自由可以用于语义分割在少量训练数据集上进行训练，并将训练之后的模型用于对没有标注的数据进行预测，形成一种少样本学习，用于辅助人工标注的一种代码资源。

煤岩显微图像预处理主要包括煤岩划痕检测与去除。针对基于霍夫变换算法的煤岩划痕检测难以准确提取空间形状特征和有效细化边缘信息，容易出现漏检和误检的问题，提出了基于语义分割的煤岩划痕检测方法。该方法引入残差结构改进空间注意力模型，将该模型嵌入以VGG卷积层作为图像特征编码器的U-Net中，实现对煤岩划痕的语义分割。针对基于快速行进的图像修复算法使得煤岩划痕去除区域和周围区域存在纹理差异和视觉伪影的问题，提出了采用基于改进区域匹配的图像修复算法去除煤岩划痕。通过采用k个最近邻图像块查找、跨尺度及旋转角度搜索策略和基于欧氏距离的图像块偏移距离度量，实现煤岩划痕的有效去除。实验结果表明，基于语义分割的煤岩划痕检测方法能准确反映煤岩划痕的边缘细节，具有较好的空间特征解析性能，提高了煤岩划痕检测准确性；采用基于改进区域匹配的图像修复算法去除煤岩划痕能使煤岩划痕去除区域与周围区域的纹理特征更具有一致性，提升图像整体视觉效果。

课时1图像语义分割简介.ev4

用于对cityscapes的数据集进行分类标注 里边的labels可以进行选择想要的类别 并进行数据标签制作，详情见博客https://mp.csdn.net/console/editor/html/105922546

输电线路语义分割图像数据集（700多张图像，含分割标签）