2、目标检测 图像中的目标检测涉及识别各种子图像并且围绕每个识别的子图像周围绘制一个边界框。这里有一个例子: 上图片来自于Google Images 与分类相比,这个问题要稍微复杂一点,你必须对图像进行更多的操作和处理。现在最著名检测方法叫做Faster-RCNN。RCNN是局部卷积 神经网络,它使用一种称为候选区域生成网络(Region...
因此,图像分割只是分割图像,没有考虑到任何物体的存在;而目标检测需要准确地找到物体的边缘和位置。 2.图像分割和图像分类的区别 另一个值得注意的区别是,图像分类是将一张图像划分到已知类别中的某个类别,而不是对其进行分割。这意味着,在图像分类任务中,我们旨在找到图像中的主要特征以区分不同的类别。而在图像分...
1、Image Classification(图像分类) 图像分类(下图左)就是对图像判断出所属的分类,比如在学习分类中数据集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和猫(cat)四种,图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类,比如下图的例子是含有person、sheep和dog三种。 2、Object detection(目标检测) 目标检测(上图右)简单来...
主要为图像分类、对象检测识别、图像分割三类任务服务。 1.1图像分类与检测分类:在测试图像预测是否为二十个分类之一,正确分类。检测:在测试图像上预测二十个分类对象的有无与位置信息。 1.2图像分割分割:对每个对象与类别生成像素级别的分割标签,确定像素是为目标20个分类或者背景。 1.3 行为识别、人体Layout分析...
1、图像分类 图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记,通常会有一组固定的标签,而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的,因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images 而且,世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。在Kaggle中就可以找到很多这样的竞赛。最...