一文读懂图像分类、目标定位、语义分割与实例分割的区别 做深度学习研究,经常碰到图像分类、目标定位、语义分割及实例分割等概念。下图(来源于网络)展示了上述四个概念之间的区别。 目前,图像分类是进行深度学习研究与学习的基本任务,其主要是在已知类别数量的情况下,通过输入一张图片,来判断图片所属类别。 目标定位则是...
语义分割(下图左)就是需要区分到图中每一点像素点,而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图左,标注为人,羊,狗,草地。而不需要羊1,羊2,羊3,羊4,羊5等。 4、Instance segmentation(实例分割) 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...
语义分割和实例分割是两个重要且相互关联的视觉问题,它们之间的潜在联系使得全景分割可以统一这两个任务。在全景分割中,图像信息被分成两类:Things 和 Stuff。其中 Things 是可数的实例 (例如,人、汽车、自行车),每个实例都有一个惟一的 id,以区别于其他实例。Stuff 是指无定形和不可数的区域 (如天空、草原和雪...
语义分割(下图左)就是需要区分到图中每一点像素点,而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图左,标注为人,羊,狗,草地。而不需要羊1,羊2,羊3,羊4,羊5等。 4、Instance segmentation(实例分割) 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...