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Traitement d'images Discussion :

Évaluer la qualité d'une segmentation d'image


Sujet :

Traitement d'images

  1. #1
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    Par défaut Évaluer la qualité d'une segmentation d'image
    Bonjour,

    Il se trouve que j'ai mis en place un programme pour segmenter une image mais j'ai des doutes sur la qualité de la segmentation. Existe-il des bases de données d'images ayant une segmentation faite a la main ( ground truth ) pour comparer les résultats de la segmentation automatique.

    Je suis ouvert a toutes autres possibilité/méthodes de vérifications.

    Merci pour votre aide.

  2. #2
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    Oui, il en existe, tout dépends du domaine d'application !
    Sur quel sujet veux tu l'appliquer ?

  3. #3
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    Merci pour votre réponse Au fait, je travail pas sur un thème en particulier, je veux juste comparer mon travail a ce que propose la bibliographie dans le domaine. En lisant quelques articles, j'ai vu que pour prouver l'efficacité de la segmentation, ils effectuent des tests sur des bases de données divers (développement de la cellule, l'iris, être humains, paysages, objets de tout les jours ... ). Le problème c'est qu'en téléchargeant ces bases de données, je n'ai trouvé que les images ! Sans leurs segmentations référence. De ce fait, je vous pris de bien vouloir m'orienter vers une base de données d'image ayant une segmentation référence sur laquelle je peux comparer mon travail.

    Merci pour votre aide.

  4. #4
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    Pour ma part, j'ai eu à utiliser STARE et DRIVE pour des images de rétines.


    Sinon j'ai aussi ces bases là (mais je ne suis pas certain qu'elles aient toutes la segmentation, à vérifier) :
    - Détection de peau : http://lbmedia.ece.ucsb.edu/research/skin/skin.htm et https://archive.ics.uci.edu/ml/datas...n+Segmentation
    - mains http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/hands/
    - http://www.vision.caltech.edu/html-files/archive.html
    - http://sipi.usc.edu/database/

  5. #5
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    Merci infiniment, je vais passer au peigne fin ces bases de données et voir ce que je peux en extraire.

    Dans tous les cas, vous m'avez été d'une aide précieuse. Merci encore.

  6. #6
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    Mean boundary error : calcul la qualité de la segmentation

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