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backbone 和Run-Length Encoding (RLE)含义

news 2026/2/11 4:35:04

在深度学习中，特别是在图像分割任务中，backbone（主干网络）是指用于特征提取的预训练神经网络模型。Backbone 的主要作用是从输入图像中提取有用的特征，这些特征随后会被用于更高层次的任务，如分类、检测或分割

Run-Length Encoding 是一种简单的无损数据压缩方法，常用于图像处理和计算机视觉领域。它通过记录连续相同像素的数量来压缩数据。RLE 特别适用于处理具有大量连续相同像素的图像，如二值图像（只有黑白两种颜色）

RLE 编码通常以成对的形式表示，每一对包含两个整数：

  • 起始位置（Start Position）: 连续相同像素的第一个位置。
  • 长度（Length）: 连续相同像素的数量。

  • 示例输出

    对于 mask_rle = "1 3 5 2" 和 shape = (3, 3)，输出将是：

    [1 1 1] [0 1 1] [0 0 0]]

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