Facebook AI 则使用了 Mask R-CNN 架构对实例分割问题进行了探索。 就像Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 一样, Mask R-CNN 的底层是鉴于 Faster R-CNN 在物体检测方面效果很好,我们是否可以将其扩展到像素级分割? Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 添加一个分支来进行像素级分割,该分支输出一个二进制掩码,该...
实例分割是结合目标检测和语义分割的一个更高层级的任务。 实例分割是计算机视觉中的一项任务,旨在同时检测图像中的物体,并将每个物体分割成精确的像素级别的区域。与语义分割不同,实例分割不仅可以分割出不同类别的物体,还可以将它们分割成独立的、像素级别的区域。 实例分割适用于需要对图像进行精细分割并区分不同物体...
目标检测,也叫目标提取,是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。 作为计算机视觉的一个重要分支,目标检测的任务是在一幅图像或视频中找到目标类别以及目标位置。与图像分类不同,目标检测侧重于物体搜索,被检测目标必须有固定的形状和轮廓;...
语义分割(semantic segmentation)语义分割是目标检测更进阶的任务，目标检测只需要框出每个目标的包围盒，语义分割需要进一步判断图像中哪些像素属于哪个目标。(1) 语义分割常用数据集 PASCAL VOC 2012 1.5k训练图像，1.5k验证图像，20个类别(包含背景)。MS COCO COCO比VOC更困难。有83k训练图像，41k验证图像，80k...
1. 分类、目标检测、语义分割、实例分割的指标评估方法有哪些? 1.1. 分类的指标评估方法 图像分类是指将图像中的物体划分到某个类别。分类任务常用的评价指标如下。 精度Accuracy 混淆矩阵 查准率(准确率) 查全率(召回率) PR曲线与AP、mAP F值 ROC曲线与AUC值 ...
实例分割(上图右)其实就是目标检测和语义分割的结合。相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体(羊1,羊2,羊3...) 目前常用的实例分割算法是Mask R-CNN。 Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 添加一个分支来进行像素级分割,该分支输出一个二进制...
摘要:本文主要介绍计算机视觉中主要的五大技术,分别为图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。针对每项技术都给出了基本概念及相应的典型方法,简单通俗、适合阅读。 计算机视觉是当前最热门的研究之一,是一门多学科交叉的研究,涵盖计算机科学(图形学、算法、理论研究等)、数学(信息检索、机器学习)、工程(...
目标检测(object detection) 在目标定位中,通常只有一个或固定数目的目标,而目标检测更一般化,其图像中出现的目标种类和数目都不定。因此,目标检测是比目标定位更具挑战性的任务。 (1) 目标检测常用数据集 PASCAL VOC包含20个类别。通常是用VOC07和VOC12的trainval并集作为训练,用VOC07的测试集作为测试。
语义分割是目标检测更进阶的任务,目标检测只需要框出每个目标的包围盒,语义分割需要进一步判断图像中哪些像素属于哪个目标。 (1) 语义分割常用数据集 PASCAL VOC 2012 1.5k训练图像,1.5k验证图像,20个类别(包含背景)。 MS COCO COCO比VOC更困难。有83k训练图像,41k验证图像,80k测试图像,80个类别。 (2) 语义分割...
目标检测在视频监控、无人零售、智能交通等领域有着广泛的应用。比如，在智能交通系统中，目标检测可以用来识别和跟踪行人和车辆，进而实现交通流量控制和事故预防。语义分割（Semantic Segmentation）语义分割旨在对图像中的每个像素进行分类，实现对图像中每个物体的精确边界的划分。技术要点：1. 全卷积网络（FCN）：将...