• 实例分割又叫同时检测并分割。它研究如何识别图像中各个目标实例的像素级区域。与语义分割有所不同。 • 以图片中的两只狗为例,图像分割可能将狗分割成两个区域:一个覆盖以黑色为主的嘴巴和眼睛,而另一个覆盖以黄色为主的其余部分身体 。而实例分割不仅需要区分语义,还要区分不同的目标实例。如果图像中有两...
通常意义上的目标分割指的就是语义分割 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...
区别于体素化的方法,多视角图片在处理三维问题核心思想是,希望通过使用物体在不同视角下的图片来将三维物体的表面特征完整表示出来,接下来就可以直接使用现在非常成熟的2D CNN技术进行识别与检测。这种技术的思想想并不难理解,其实跟人眼分类物体的方法相似,如果在某一个角度无法正确对物体进行分类,那么我们可以换一个角...
语义分割通过像素级别的分割实现对图像的理解; 显著性目标检测关注于引人注目的区域。 正是最后的目标不同,导致我们需要对图像的处理方式的不同,也就意味着我们需要的图像的特征也不同。举个例子:我们在不同的任务中输入同一张图像,由于我们的关注点不一样,最后我们会有不同的输出。正因为如此,我们在设计模型的...
只要更换一下神经网络的输出格式,我们就能得到一个完成目标定位问题的网络。 关键点检测 我们刚刚学了用2个点表示一个边框。其实,拓展一下边框检测,就是一个关键点(英文有时叫做"landmark",是“地标”的意思)检测问题。 比如,在人脸关键点检测中,我们可以定义一堆关键点,分别表示眼睛、鼻子、嘴巴……的位置。我们...
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,但不能给出准确的与之对应的像素,也不用检测处图像中所有的类型。 三、语义分割 对图像中的每个像素打上类别标签,如下图,...
基于视觉特性分析。这些任务共同目标是从图像中获取所需信息，但关注点不同：物体检测关注定位与标记，物体识别侧重类别识别，语义分割实现像素级理解，显著性目标检测聚焦引人注目区域。数据集与标注方式、网络架构与损失函数，体现任务间的本质差异与内在联系，共同构建计算机视觉领域丰富的研究体系。