分割的案例
激光雷達：點云語義分割算法
因此，除了物體檢測以外，自動駕駛的環境感知還包括另外一個重要的組成部分，那就是語義分割。準確的說，這部分有三個不同的任務：語義分割（semantic segmentation），實例分割（instance segmentation）和全景分割（panoramic segmentation）。語義分割的任務是給場景中的每個位置（圖像中的每個像素，或者點云中的每個點）指定一個類別標簽，比如車輛，行人，道路，建筑物等。實例分割的任務類似于物體檢測，但輸出的不是物體框，而是每個點的類別標簽和實例標簽。全景分割任務則是語義分割和實例分割的結合。算法需要區分物體上的點（前景點）和非物體上的點（背景點），對于前景點還需要區分不同的實例。
基于LiDAR點云的不同的分割任務（圖片來源于參考文獻[15]）
2. 語義分割
語義分割和物體檢測這兩個任務有著很多的相似之處，其關鍵之處都在于如何有效的從原始點云數據中提取場景中的有用信息，以此對不同位置的語義信息進行解析。
在深度學習流行之前，語義分割一般是通過傳統的監督學習算法（supervised learning）來解決的。其流程主要分為兩步：首先，通過聚類算法找到每個點的鄰域，在該鄰域范圍內進行特征提取，以此特征為基礎對每個點進行分類。機器學習領域中經典的分類器，比如SVM，AdaBoost，Random Forest等等都可以采用。這一步驟與傳統的點云物體檢測方法非常類似。其次，以上的特征提取和分類并沒有考慮大范圍的上下文信息，而這部分信息對語義分割來說是不可或缺的。因此，在局部分類的基礎上，還需要一個上下文模型來提高分割結果的正確性和平滑性。這里最常用的模型是Conditional Random Fields (CRF)。
展開 如何掌握好圖像分割算法？值得你看的技術綜述
與語義分割相比，全景分割的困難在于要使網絡結構能夠區分不同實例；
全景分割與實例分割的關系是：全景分割中不允許重疊，但實例分割可以；此外實例分割需要每個分割的置信概率，但全景分割不需要。
近些年來隨著深度學習技術的發展，圖像分割技術有了突飛猛進的進步，從研究方向上來說，存在以下幾個大的方向：
(1) 語義分割；
(2) 實例分割；
(3) 全景分割；
(4) Image Matting；
(5) 弱監督與遷移學習；
對人類而言，由于有大量的先驗知識和相關的學習經驗，可以迅速識別圖像的相關內容。然而對于計算機而言，對各類復雜形狀和紋理的目標進行分割是有挑戰的。
目前分割模型存在的主要挑戰有：
(1) 多尺度：圖像中目標尺寸的巨大差異，給分割模型構成挑戰。
(2) 實例與全景分割：實例與全景分割不僅要分割出目標，還要識別不同的個體，圖像中存在非常多的ID以及遮擋時，給分割模型構成挑戰。
(3) 分割精度：分割需要進行像素級的分類，因此對分割精度要求很高，比如在邊緣處的分割瑕疵容易被放大。
本文剩余部分將介紹基于深度學習的圖像分割任務中各個研究方向的核心技術，并對重難點加以解讀。
展開 如何用“分割”做設計？
分割是造型設計的方法之一，有目的性的對產品形態進行分割，使產品能夠達到一定功能效果，產品分割包含為以下幾種形式：功能分割、形式分割、復合分割。
功能分割：為滿足產品生產及實用功能而進行的分割方式；
形式分割：為滿足產品造型、色彩等美學上的系統思考而進行的分割方式；
復合分割：涵蓋了功能與形式兩種效果的分割方式；
今天我們來看看關于“分割”的十個好設計~
01 Yuto Mini /互動音頻
設計師：Pentagram團隊
這是一款適合兒童大冒險的小型揚聲器，采用了形式分割，有了 Yoto Mini，孩子們可以自由聆聽他們喜歡的音樂，隨時隨地輕松聆聽故事、音樂和學習資料，讓孩子們在探索世界時自由探索他們的想象力。
02 Genie Book-智能閱讀板
設計來源：DPP.
精靈書是一款以紙張為基礎的「智能閱讀板」，產品在配色上進行了分割搭配，專為0-6歲不同成長階段的兒童而設計。配備相應的卡片內容，包括簡單的聲卡; 字卡; 復雜的故事卡; 思維邏輯卡等， 配合精靈書，點擊紙卡觸發相應的內容。
03 MOZER - 鼠標
設計師：所思設計
虛擬現實和增強現實正在慢慢滲透到我們的生活中，影響著我們與環境互動的方式。這是由 Suosi Design 設計的 Mozer 鼠標以多種用途自由出現的地方，既適用于計算機應用程序，也適用于 VR 應用程序和游戲。鼠標適用于任何類型的場景——無論是在 PC 上創建內容還是在 3D 虛擬現實中漫步。
展開 機械自動化科普：凸輪分割器概述和選型
凸輪分割器的應用
高速精密凸輪間歇分割器已被廣泛應用于現代工業的自動化部分，它已成為當今世界上精密驅動的主流裝置。產品涉及包裝、印刷、制藥、化工、煙草、電子電器、玻璃陶瓷、汽車制造等自動化生產線及各種通用機械設備，他們作為自動化機器的核心傳動裝置，發揮著至關重要的作用。
凸輪分割器結構圖
凸輪分割器，也習慣稱間歇分割器。凸輪分割器是實現間歇運動的機構，具有分度精度高、運轉平穩、傳遞扭矩大、定位時自鎖、結構緊湊、體積小、噪音低、高速性能好、壽命長等顯著特點，是替代槽輪機構、棘輪機構、不完全齒輪機構、氣動控制機構等傳統機構的理想產品。
凸輪分割器分類
凸輪分割器種類繁多，根據所使用的凸輪的種類不同可分為弧面凸輪分割器、平面凸輪分割器、圓柱凸輪分割器等。
1，弧面凸輪分割器
弧面凸輪分割器是輸入軸上的弧面共軛凸輪與輸出軸上的分度輪無間隙垂直嚙合的傳動裝置?；∶嫱馆嗇喞娴那€段驅使分度輪轉位，直線段使分度輪靜止，并定位自鎖。
通過該機構將連續的輸入運動轉化為間歇式的輸出運動。
動作準確：無論在分割區，還是靜止區，都有準確的定位。完全不需要其它鎖緊元件?？蓪崿F任意確定的動靜比和分割數。
特點是精度高。速度快、扭矩大、體積小等，因此它可以用在各種步進驅動的自動組合機，加工機械，金屬加工器械，包裝機，食品機械，醫藥器械和其他的工業使用。
2，平面凸輪分割器
平面凸輪分割器是輸入軸上的平面共軛凸輪與輸出軸上的分度輪無間隙平行嚙合的傳動裝置。
平面凸輪輪廓面的曲線段驅使分度輪轉位，直線段使分度輪靜止，并定位自鎖。通過該機構將連續的輸入運動轉化為間歇式的輸出運動。
3，圓柱凸輪分割器
圓柱凸輪分割器曲線的運動特性好，傳動是光滑連續的，振動小，噪聲低，傳動平穩。
展開 
淺談凸輪分割器和中空旋轉平臺的區別
凸輪分割器
凸輪分割器的精度相對于傳統的電機直連的精度還是比較高的，運轉全程預壓無背隙，凸輪分割器的輸出精度一般可達±30角秒，高者可達±15角秒。具有特殊加減速運動曲線，故可高速回轉運動。
凸輪分割器中的凸輪驅動軌跡是由五軸CNC研磨機精密研磨成型，運轉滑順穩定，定位精確，無滑動偏移現象，不會產生累積公差。分割器立體凸輪和分割輪屬無間隙嚙合傳動，沖擊振動小，可實現高速，達 900rPm。
凸輪分割器不管是在分割區，還是靜止區，都有準確的定位。帶有自鎖功能，完全不需要其它鎖緊元件?？蓪崿F任意確定的動靜比和分割數。
中空旋轉平臺
結論指出，目前中空旋轉平臺可替代凸輪分割器，中空旋轉平臺多用于旋轉運動場合，馬達輕松配制，承載穩重，可搭配AC伺服馬達或步進馬達做任意角度分割，且中空旋轉平臺的穩定性很好，小巧不占空間。
中空旋轉平臺的轉盤為中空結構，伺服電機或者步進電機連接在側邊，方便冶具中的氣管、電線安裝。中空旋轉平臺的轉盤由一套精密交叉滾子軸承支撐，軸承中的滾子呈90度交錯排列，并且滾子直徑略大于軸承內圈與外圈間的滾道尺寸，使得交叉滾子軸承的內外圈及滾子之間存在預緊力，由此軸承支撐的伺服旋轉平臺轉盤能夠承 受徑向、軸向、傾覆等各種力矩，其剛性是傳統軸承的10倍以上。
步進和伺服馬達任意配置，中空旋轉平臺通過定制法蘭及輸入軸孔的方式靈活變換接口尺寸大小，適合連接任意品牌的伺服電機、步進電機。
end
展開 在FLUENT中分割邊界及計算域
在FLUENT中分離邊界主要有四種分割方式：Angle（根據角度進行分割）、Face（根據面進行分割）、Mark（利用標記區域分割）、Region（利用區域分割）。其中Angle與Mark方式用得比較多。下面以一個比較簡單的例子來說明面域分割的問題。
本例的網格模型非常簡單，就是一個邊長10的正方體。由于在導出網格之前未進行邊界標定，因此導入至fluent中后只有一個計算域，一個wall邊界。網格如左下圖所示，網格信息如右下圖所示。
圖1 網格及網格信息
我們需要先將邊界分割出來，然后利用其他的切割區域，分割出進出口邊界。
1、邊界分割
由于幾何比較規則，我們可以利用角度進行分割。進入Mesh > Separate > Faces…子菜單，彈出Separate Face Zones面板，進行下圖所示設置。選擇options為Angle，設置angle角度為89°，選擇Zones為walls。
圖2 邊界分割面板
說明：設置角度小于面法向夾角時，面會被分割成兩部分。此例中面法線夾角為90°，因此設置89°可以將其分割。
點擊Separate按鈕將進行分割操作。Console窗口出現如下圖所示提示。創建了5個面域。
圖3 console信息
我們可以進入boundary conditions面板中對面域進行重新命名。
同樣我們可以利用adapt region對面上網格進行標記切割。這里不進行贅述，有興趣的可以參閱用戶文檔。
2、域的切割
我們還可以利用工具將計算域切割成多個計算域。我們使用mark方法沿XY平面將計算域切割成兩部分。
先標記區域。點擊子菜單Adapt > Region，如下圖進行設置。
圖4 region創建面板
點擊Mark按鈕進行標記。
展開 利用STAR CCM+進行邊界分割
[p=null, 2, left]有些時候在劃分網格時，忘記了對邊界面進行命名標記，導入FLUENT中后，發現只有一個獨立的邊界，這時候需要進行邊界分割，將需要進行邊界處理的位置分割出來（如入口，出口等）。上次提到利用FLUENT分割邊界的問題，其實這類問題的解決方法很多，這次講述利用STAR CCM+進行邊界面分割的操作。[/p]
Star CCM+是一款通用CFD軟件。其操作界面比較友好，而且利用其進行邊界切割也比FLUENT方便很多。下面我們還是以一個最簡單的實例來描述這個過程。
網格生成就不累述了，這方面的資料隨處可見。
（1）啟動star ccm+，導入msh文件。
Star ccm+支持導入fluent網格格式msh文件，因此我們可以直接導入msh文件。
通過【File】>【import】>【import volume mesh】，找到我們的msh文件，讀取文件。
如圖所示，只有一個邊界GEOM，這個名稱是ICEM CFD自動生成的。網格如右圖所示。
（2）進行邊界分割
如左下圖所示，在GEOM上點右鍵選擇split by angle…，彈出分割對話框，如右下圖所示。
選擇要分割的邊界面geom，設置分割角度89°，如圖所示，點擊apply確認操作。
（3）邊界面分割
邊界面被分割成了六個部分，如下圖所示，從SOLID:GEOM至SOLID:GEOM6
（4）輸出
采用ensight格式進行輸出，因為fluent支持ensight格式的輸入。
展開 分割曲線在SolidWorks Simulation中的應用
通常，在我們面對同一零件表面上的不同位置施加不同的載荷，或者只針對選定區域設定載荷的時候，可以利用曲線中的分割曲線命令對環境中的零件進行面的劃分將其獨立出來，這樣可以很方便快速的幫助我們完成既定的載荷設定。
首先選定需要進行分割的面，進行區域劃分，建立分割線，然后將其進行轉化就可以形成需要的分割曲線。
插入-曲線-分割線
選取已建立好的草圖及相交面就可以生產所需要的分割曲線。完成后就可以生成兩個獨立的面，這樣就可以對不同的面進行不同的載荷設定以及區域劃分。
對選定區域施加載荷，在這里可以在兩個面分開施加不同載荷，本處直接約束了另外一邊，一邊加載荷。
本文簡單介紹了分割曲線在SolidWorks Simulation中的一些應用，僅供參考！
展開 分割器的應用動畫
分割器的應用動畫
分割器是實現間歇運動的機構，具有分度精度高、運轉平穩、傳遞扭矩大、定位時自鎖、結構緊湊、體積小、噪音低、高速性能好、壽命長等顯著特點。
其主要特點有：
1、結構簡單：主要由立體凸輪和分割盤兩部分組成。
2、動作準確：無論在分割區，還是靜止區，都有準確的定位。完全不需要其它鎖緊元件。可實現任意確定的動靜比和分割數。
3、傳動平穩：立體凸輪曲線的運動特性好，傳動是光滑連續的，振動小，噪聲低。
4、輸出分割精度高：分割器的輸出精度一般≤± 50〃。高者可達≤± 30〃。
5、高速性能好：分割器立體凸輪和分割輪屬無間隙嚙合傳動，沖擊振動小，可實現高速，達 900rPm。
展開 使用 Mask R-CNN、GrabCut 和 OpenCV 進行圖像分割 ￥5
實例分割的任務不僅包括檢測圖像中的對象，還包括在像素級別分割每個對象實例，從而為每個檢測到的對象提供二進制掩碼。掩碼 R-CNN 在 Faster R-CNN 的兩階段架構上開發，第三個分支用于像素級分割掩碼。
以下是 Mask R-CNN 的基本功能和組件：
1. 區域提議網絡 （RPN）：掩碼 R-CNN 使用 RPN 生成區域提議，就像 Faster R-CNN 一樣。RPN 生成可能包含感興趣對象的候選邊界框。
2. 感興趣區域 （RoI）：掩碼 R-CNN 引入了 RoI 對齊，這是一種更準確的技術，用于對齊區域建議內的像素級特征，而不是更快的 R-CNN 中使用的 RoI 池化。RoI Align 確保從原始圖像特征圖中準確提取像素級特征，無需量化。
3. 實例分割：更快的 R-CNN 使用兩個分支：分類和邊界框回歸。掩碼 R-CNN 添加了第三個分支，用于預測每個區域提案的分割掩碼。此分支使用 RoI 對齊特征作為其輸入，為每個識別的對象生成一個二進制掩碼。
3 GrabCut 抓取
GrabCut 是一種經典的前臺提取算法，用戶交互最少。它采用一個輸入圖像和一個用戶定義的邊界框，該邊界框將前景對象作為其輸入（此處 dog 是前景對象）。然后，它會生成一個優化的分段蒙版，將前景對象與背景分開。
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GrabCut 抓取
通過基于提供的邊界框對前景和背景區域進行初步估計，使用高斯混合模型 （GMM） 通過迭代更新像素標簽來對前景和背景進行建模，從而提高分割的準確性。GrabCut 算法的最終輸出是前景和背景區域分開的蒙版圖像。
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4 為什么同時使用 GrabCut 和 Mask R-CNN 進行圖像分割？
展開 Creo創建視角誤差立方體及分割曲面的作用
10.點擊“分割曲面”，選擇下圖所示的綠色平面作為分割曲面，選定輪廓選擇下圖黃色的面，點擊勾號完成曲面的分割。之所以對曲面進行分割，目的是為了接下來進行上色。
11.點擊“分割曲面”，選擇下圖所示的綠色平面作為分割曲面，選定輪廓選擇下圖黃色的面，點擊勾號完成曲面的分割。
12.分割完曲面后就可以方便我們上色了。
13.按Ctrl+D，我們就可以看到如下圖所示的結果。
文章來源：機械時代網
對象檢測 vs 對象識別 vs 圖像分割
定位和檢測（來源： 鏈接)
圖像分割：
圖像分割是對象檢測的進一步擴展，我們通過為圖像中的每個對象生成的像素級掩碼來標記對象的存在。這種技術比邊界框生成更精細，因為它可以幫助我們確定圖像中存在的每個對象的形狀，因為 分割不是繪制邊界框 ，而是有助于找出構成該對象的像素。這種粒度在醫學圖像處理、衛星成像等各個領域都為我們提供幫助。最近提出了許多圖像分割方法。其中最受歡迎的是 K He 等人提出的 Mask R-CNN。2017 年。
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編輯
對象檢測與分割（來源：鏈接）
主要有兩種類型的細分：
實例分割：同一類的多個實例是單獨的段，即同一類的對象被視為不同。因此，即使它們屬于同一類，所有對象也都用不同的顏色著色。
語義分割：同一類的所有對象都形成一個分類，因此，同一類的所有對象都由相同的顏色著色。
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編輯
語義與實例分割（來源：鏈接）
應用：
上面討論的對象識別技術可用于許多領域，例如：
無人駕駛汽車：對象識別用于檢測路標、其他車輛等。
醫學影像處理：物體識別和圖像處理技術可以幫助更準確地檢測疾病。圖像分割有助于檢測體內存在的缺陷的形狀。例如，用于乳腺癌檢測的 Google AI 比醫生更準確地檢測。
監控和安防：如人臉識別、物體跟蹤、活動識別等。
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展開 使用多尺度注意力進行語義分割
作者 |
Andrew Tao and Karan Sapra
來源 |
人工智能算法與Python大數據
導讀：
來自NVIDIA的
SOTA
語義分割文章，代碼開源。
有一項重要的技術，通常用于自動駕駛、醫學成像，甚至縮放虛擬背景：“語義分割。這是將圖像中的像素標記為屬于N類中的一個(N是任意數量的類)的過程，這些類可以是像汽車、道路、人或樹這樣的東西。就醫學圖像而言，類別對應于不同的器官或解剖結構。
NVIDIA Research正在研究語義分割，因為它是一項廣泛適用的技術。我們還相信，改進語義分割的技術也可能有助于改進許多其他密集預測任務，如光流預測(預測物體的運動)，圖像超分辨率，等等。
我們開發出一種新方法的語義分割方法，在兩個共同的基準：Cityscapes和Mapillary Vistas上達到了SOTA的結果。IOU是交并比，是描述語義分割預測精度的度量。
在Cityscapes中，這種方法在測試集上達到了85.4 IOU，考慮到這些分數之間的接近程度，這相對于其他方法來說是一個相當大的進步。
在Mapillary上，使用單個模型在驗證集上達到了61.1 IOU，相比于其他的使用了模型集成最優結果是58.7。
預測結果
研究過程
為了開發這種新方法，我們考慮了圖像的哪些特定區域需要改進。
展開 如何通過solidworks對模型表面進行分割
如何通過solidworks對模型表面進行分割，下面通過操作進行演示。
1、在基準平面上繪制切割區域草圖
2、采用"曲線分割"，對曲面進行分割
3、分割效果
小結：
在DM中有類似的分割操作，叫做imprint，最終的目的是在有限元分析時，在模型的局部區域加載。
對于DM更熟悉的可以采用DM進行操作，對于SD操作更熟練的可以采用SD進行操作，見仁見智。
彩色斷層圖像的分割
就圖像分割而言，中國數字人彩色斷層圖像具有毗鄰復雜、色彩相近、邊緣不連續的特點。在同一斷面上，骨、骨膜、韌帶、肌、神經、血管等彼此交錯毗鄰；骨皮質的色彩與骨膜、韌帶、肌腱的色彩相近，肌肉與紅骨髓的色彩相近，神經與周圍纖維組織色彩相近；不同結構之間色彩連通，不存在真正意義上的色彩邊緣，常需要根據纖維走向和追尋上下層之間的變化來判斷邊緣。這些特點使得目前計算機自動分割的結果，無法達到解剖學家結合專業知識，通過眼睛感知的理想邊緣，必須要進行后期大量的人工修正
首先使用photoshop中knockout濾鏡，利用其強大蒙板功能，交互式提取目標區域。然后在matlab中使用形態學處理函數和邊緣檢測算子，精確提取了平滑的輪廓線。完成對骨，肌，臟器及大的血管神經完成了分割與分類，獲取的輪廓線保留了精確的細節，定位準確且比較平滑。下圖顯示提取的輪廓與原始圖像疊加效果。
使用這種分割方法，平均分割出一個組織的時間為30秒。
展開 