语义分割是将图像中的每个像素分配到特定的类别中的任务。与目标检测不同,语义分割不仅需要识别图像中的物体,还需要对每个像素进行分类,从而实现对图像的精细理解。 2.2 原理 语义分割通常基于全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)等深度学习模型。这些模型通过学习像素级别的特征表示,实现对图像的语义分割。 2.3 ...
1)Faster R-CNN:是一种基于深度神经网络的目标检测模型,它通过在区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)中引入锚点来提高检测速度,同时采用了RoI Pooling层来实现不同大小的目标检测。 2)YOLO(You Only Look Once):是一种基于单阶段目标检测算法的模型,它将目标检测任务转化为一个回归问题,通过卷积神经网络预...
▌3 、 目标跟踪 目标跟踪,是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。传统的应用就是视频和真实世界的交互,在检测到初始对象之后进行观察。现在,目标跟踪在无人驾驶领域也很重要,例如 Uber 和特斯拉等公司的无人驾驶。 根据观察模型,目标跟踪算法可分成 2 类:生成算法和判别算法。 生成算法使...
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;而图像分类可以是任意目标包括物体、属性和场景等。目标检测已在人脸识别和自动驾驶领域取得了非常显著的效果,经典的检测模型有YOLOV3、SSD和Faster ...
•全景分割:每像素类+实例标签。相当于在语义分割的基础上,增加单个实例的区分。 图像分割与目标检测的关系: 共同点:图像分割和目标检测都是图像理解的重要任务,都涉及对图像内容的理解和解释。 区别: •图像分割更注重对图像中每个像素的语义理解,通常输出像素级别的标签; ...
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...
语义分割和实例分割的结合,即要对所有目标都检测出来,又要区分出同个类别中的不同实例。对比上图、下图,实例分割只对图像中的目标(如上图中的人)进行检测和按像素分割,区分不同实例(使用不同颜色),而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割,区分不同实例(使用不同颜色)发布...
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。
实例分割(Instance Segmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(Semantic Segmentation)的特点,需要做到像素层面上的分类,也具备目标检测(Object Detection)的一部分特点,即需要定位出不同实例,即使它们是同一种类。因此,实例分割的研究长期以来都有着两条线,分别是自下而上的基于语义分割的方法...
下图从左往右分别是目标检测,语义分割,实例分割。 目标分割是圈出图中目标位置,并对目标分类; 语义分割是圈出目标准确轮廓,并对目标分类;实例分割是圈出目标轮廓,并对目标分类,且在同类别内部再次区分不同个体。 好,开始讲解Mask RCNN。 Mask RCNN预测流程 ...