文件名称：matlab精度检验代码-Hybrid-Eloss:此存储库包含用于混合E损失的评估代码，该代码由PyTorch代码编写
文件大小：1.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 19:41:28
系统开源
matlab精度检验代码在PyTorch中用于对象分割的混合Eloss 文件“认知视觉启发对象分割度量和损失函数”的pytorch正式实现： 介绍 图1：我们的$ E_ \ xi $的管道。 （a）真实地图。 （b）二进制前景图。 （c）\＆（d）分别是GT \＆FM的平均值图。 （e）和（f）是由公式〜\ ref {equ：bias_matrix}计算的偏差矩阵。 （g）是映射函数。 （h）是由等式〜\ ref {equ：enhance_alignment_matrix}计算的增强的比对矩阵。 \ emph {``aligned''} \＆\ emph {``unaligned}}捐赠$ GT（x，y）= FM（x，y）$ \＆$ GT（x，y）\ neq的点FM（x，y）$。 对象分割（OS）技术是计算机视觉的研究热点，在许多领域都有广泛的应用。 认知视觉研究表明，人类视觉对场景中的全局信息和局部细节高度敏感。 为此，我们设计了一种新颖，高效且易于使用的增强对齐方式度量（$ E_ \ xi $），用于评估OS模型的性能。 $ E_ \ xi $将局部像素值与图像级平均值结合在一起，
【文件预览】：
Hybrid-Eloss-main
----.gitignore(310B)
----LICENSE(11KB)
----Hybrid_Eloss.py(1KB)
----utils()
--------generateLaTeX.py(1KB)
--------data_RGBD.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
--------utils.py(478B)
--------loss_function.py(2KB)
--------sal2edge.m(621B)
--------data_RGB.py(7KB)
--------data_SCRN.py(9KB)
----scripts()
--------SCRN()
--------SINet()
--------PraNet()
----README.md(8KB)
----imgs()
--------D-measureFramewrok.png(424KB)
--------visual_results-min.png(1.5MB)
----.idea()
--------misc.xml(193B)
--------workspace.xml(4KB)
--------vcs.xml(180B)
--------Hybrid-Eloss.iml(439B)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(276B)