实例分割(instance segmentation) 语义分割不区分属于相同类别的不同实例。例如,当图像中有多只猫时,语义分割会将两只猫整体的所有像素预测为“猫”这个类别。与此不同的是,实例分割需要区分出哪些像素属于第一只猫、哪些像素属于第二只猫。 基本思路 目标检测+语义分割。先用目标检测方法将图像中的不同实例框出,再...
检测任务(Detection)是检测出图片中的物体位置,一般需要进行画框。比如下图中把人、羊,还有狗都框出来了,具体来说,网络需要输出框的坐标。 分割任务(Segmentation)是在检测任务的基础上把框精细化,具体到每个像素的分类。在上图的检测任务中,矩形框还是比较粗糙的,并不知道每个像素具体属于哪个物体。下图中语义分割任...
Pr(Class | Object) ∗(Pr(Object) ∗ IOU) = Pr(Class) ∗ IOU 实例分割 实例分割采用语义分割和目标检测相结合的技术。给定一幅图像,我们希望预测该图像中目标的位置和身份(类似于目标检测),但是,与其预测这些目标的边界框,不如预测这些目标的整个分割掩码,即输...
全景分割与目标检测。全景分割的问题本身就是将能够能够进行进行计数的物体进行实例分割(thing),不能够...
检测一切,分割一切,生成一切 上周,SAM的发布让CV迎来了GPT-3时刻。甚至,Meta AI声称这是史上首个图像分割基础模型。该模型可以在统一的框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出任何物体。SAM具有广泛的通用性,即具有了零样本迁移的能力,足以涵盖各种用例,不需要额外训练,就可以...
近年来,由于现实应用需求大,在计算机视觉领域有关“人”的研究层出不穷,实体分割就是其中一员。 一般来说,图像分割首先需要进行物体检测,然后将物体从边框检测中分割开来。不久前,类似于Mask R-CNN的深度学习方法做到了同时检测和分割物体。但是因为类似身份识别、跟踪等与人类相关的研究变得越来越普遍,人们可能会好...
TrackNet ( 基本就是语义分割网络 DeconvNet?) 只用一个点代表羽毛球。 Mask RCNN 1. pipeline (FasterRCNN中的RPN 换成了FPN ) mask分支: 1. 预测k(数据集中类别数)张方形binary mask map 2. 根据分类分支预测出的类别,只保留一张mask map
整个R-CNN结构分散,可以分为几个部分:候选框的生成、CNN网络、分类器、回归框,这几个部分都是需要单独训练,所以RCNN并不端到端的目标检测。 (1)Selective Search具体的过程: 使用一种过分割方法,将图像分割成比较小的区域; 计算所有邻近区域之间的相似性(可能属于同一个目标); ...
图像分割:应该是Target Segmentation,是data/image segmentation的一种。任务是把目标对应的部分分割出来。
Transformer-Based 分割和检测方法总结与对比 图3. 通用的元架构框架(Meta-Architecture) 本文首先基于 DETR 和 MaskFormer 的框架总结出了一个元架构。这个模型包括了如下几个不同的模块: Backbone:特征提取器,用来提取图像特征。 Neck:构建多尺度特征,用来处理多尺度的物体。