目标检测是指在图像或视频中,识别出目标物体所在的位置,并标注出其所属的类别的任务。相比于图像分类任务,目标检测需要对目标的位置和数量进行准确的识别,因此其难度更大,但也更加实用。目标检测通常应用于智能安防、自动驾驶、无人机等领域,能够对目标进行追踪、识别和分析,有助于提高智能决策和系统自主性。 常见的...
图像分类,目标检测,语义分割,实例分割,全景分割联系与区别 一、图像分类识别图像中存在的内容,如下图,有人(person)、树(tree)、草地(grass)、天空(sky),只知道有没有这一类东西就行。 二、目标检测识别图像中存在的内容和检测其位置,如下图,以识别和检测人(person)为例,可以分开不同的人并给出位置,但不能给...
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 ...
1. 什么是语义分割 就是对图像中的每个像素进行分类,打上类别标签。如下图所示,将相同的类别分割出来(人:红色,树:深绿,草地:浅绿,天空:蓝色)。 2.什么是实例分割 实例分割除了将相同的类别分割出来,还能区分出相同类别中的不同实例。与语义分割不同,在检测出人的同时,还对人进行了区分,即区分出同类的不同实...
鉴于CNN 在图像分类和目标检测方面的优势,它已成为计算机视觉和视觉跟踪的主流深度模型。 一般来说,大规模的卷积神经网络既可以作为分类器和跟踪器来训练。具有代表性的基于卷积神经网络的跟踪算法有全卷积网络跟踪器( FCNT )和多域卷积神经网络( MD Net )。
一. 语义分割项目 1.智能道路裂缝检测与分析系统 【应用场景】 智能道路裂缝检测与分析系统的应用场景包括: 城市道路维护:定期检测市区道路,评估道路状况,为维修计划的制定提供数据支持。 高速公路监控:在高速公路上快速识别裂缝,及时进行修补,防止裂缝扩大。 机场跑道管理:确保飞机起降的安全,定期对跑道的裂缝进行监测和...
这是我自己编辑的关于图像分类、目标检测、语义分割、对抗攻击、篡改检测等方向的概述,将分成五个小点来进行讲解,每个小点都会涉及到四篇比较经典的论文。 (1)首先是图像分类。图像分类是计算机视觉中最基础的一个子任务,目标就是将不同的图像划分到不同的类别下,并实现最小的分类误差。Deep Learning这篇文章发表在...
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里含有哪些分类,比如...
作者在各种视觉任务上评估CAS-ViT,包括图像分类、目标检测、实例分割和语义分割。 作者在GPU、ONNX和iPhone上进行的实验表明,与其他最先进的 Backbone 相比,CAS-ViT在竞争性能上取得了良好的效果,使其成为有效移动视觉应用程序的可行选择...
我们耳熟能详的任务有人脸识别、步态识别、虹膜识别、车辆检测以及医学图像处理等。 实际上,计算机视觉本身包含众多的研究方向,本文仅仅介绍下面几个互相关联的任务: 图像分类:Image Classification 语义分割:Semantic Segmentation 目标检测:Object Detection 实例分割:Instance Segmentation ...