目标检测任务在图像中寻找特定对象,并返回它们的位置和类别。 举例说明 比如,在一张照片中,目标检测任务能够识别出行人、动物和其他物体,并给出它们在图像中的具体位置。 任务特点 定位与识别:目标检测结合了分类和定位,既要识别对象,也要确定其位置。 实时应用:在视频监控、自动驾驶等领域有广泛应用。 目标分割任务...
分类任务是其他CV任务的基础。例如下图输入一张猫的图片,网络输出这张图片是猫的概率。 检测任务(Detection)是检测出图片中的物体位置,一般需要进行画框。比如下图中把人、羊,还有狗都框出来了,具体来说,网络需要输出框的坐标。 分割任务(Segmentation)是在检测任务的基础上把框精细化,具体到每个像素的分类。在上...
目标检测+语义分割。先用目标检测方法将图像中的不同实例框出,再用语义分割方法在不同包围盒内进行逐像素标记。 Mask R-CNN 用FPN进行目标检测,并通过添加额外分支进行语义分割(额外分割分支和原检测分支不共享参数),即Mask R-CNN有三个输出分支(...
2.2 物体检测与分割 物体检测与分割在计算机视觉中具有核心地位,它不仅是关于识别图像中的物体,更关乎精确定位和分割这些物体。该领域涉及的挑战从基础的图像处理到复杂的深度学习方法都有。本章节将深入探讨物体检测与分割的关键概念、主流方法和最新进展。 2.2.1 物体检测 物体检测不仅要求识别图像中的对象,还要精确确...
内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术,最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收...
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...
2.2 物体检测与分割 物体检测与分割在计算机视觉中具有核心地位,它不仅是关于识别图像中的物体,更关乎精确定位和分割这些物体。该领域涉及的挑战从基础的图像处理到复杂的深度学习方法都有。本章节将深入探讨物体检测与分割的关键概念、主流方法和最新进展。
核心技术包括但不限于特征提取、目标检测、图像分割、3D重建等,通过多个技术的结合实现更为复杂的视觉任务。 1.1.2 应用场景 计算机视觉被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、智能监控等众多领域,推动了相关产业的快速发展。 1.2 历史背景及发展 计算机视觉的发展历程丰富多彩,从上世纪60年代初步探索到如今的深度学习技术革命...
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。
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 ...