技术标签:目标检测 计算机视觉的任务很多,有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等,那它们的区别是什么呢? 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...
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掩...
目标检测相对于图片分类来讲所做的工作更多,它需要找出所有感兴趣的物体,当图片中只有一个物体时,可以将目标检测看成是图像分类,把图像中最主要的物体当作是图片的类别,但是当图片中有多个物体的时候,目标检测不仅能将所有的物体都检测出来,还能将他们所在的位置标注出来,所以目标检测的应用场景相对来讲更多 目标检测...
图像分类目标检测语义分割实例分割和全景分割之间的差异和区别可以通过以下 图像 语义 分割 api,一、前言PPLiteSeg是百度飞浆研发的一种兼具高精度和低延时的实时语义分割算法,目前已经开源。实时语义分割领域更讲究运行流程性和分割准确度之间的平衡。PP-LiteSeg是一个同
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...