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(...
基本思路 使用不同大小的窗口在图像上滑动,在每个区域,对窗口内的区域进行目标定位。即,将每个窗口内的区域前馈网络,其分类分支用于判断该区域的类别,回归分支用于输出包围盒。基于滑动窗的目标检测动机是,尽管原图中可能包含多个目标,但滑动窗对应的图像局部区域内通常只会有一个目标(或没有)。因此,我们可以沿用目标...
(分类、定位、检测、分割)1、分类 给定⼀张输⼊图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。2、定位 在图像分类的基础上，我们还想知道图像中的⽬标具体在图像的什么位置，通常是以包围盒的(bounding box)形式。3、检测 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...
基本思路目标检测+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(分类、坐标回归、和分割)。此外,Mask R-CNN的其他改进有:(...
计算机视觉涵盖的内容丰富,需要完成的任务也非常多,但其中最基本的任务包含四项:分类、定位、检测和分割;可以说其他关键任务都是在四项基本任务的基础上延伸开来的。 1、【分类】 分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图或一段视频,判断里面包含什么类别的目标。 图像分类经典网络结构: 在图像分类...
分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection:解决“是什么?在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 分割-Segmentation:... ...
计算机视觉涵盖的内容丰富,需要完成的任务也非常多,但其中最基本的任务包含四项:分类、定位、检测和分割;可以说其他关键任务都是在四项基本任务的基础上延伸开来的。 1朱雀四击第一击:禁锢——【分类】 分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图或一段视频,判断里面包含什么类别的目标。
基本思路使用不同大小的窗口在图像上滑动,在每个区域,对窗口内的区域进行目标定位。即,将每个窗口内的区域前馈网络,其分类分支用于判断该区域的类别,回归分支用于输出包围盒。基于滑动窗的目标检测动机是,尽管原图中可能包含多个目标,但滑动窗对应的图像局部区域内通常只会有一个目标(或没有)。因此,我们可以沿用目标定...
三、语义分割 语义分割是一种像素级别的图像分割任务,其目标是将图像中的每个像素进行分类,使得同一类别的像素具有相同的标记。与目标检测不同,语义分割不仅需要定位目标物体,还需要对每个像素进行分类,从而实现对图像中每个区域的细粒度分割。 语义分割在许多领域都有重要的应用。例如,在自动驾驶中,语义分割可以将图像...
计算机视觉，这个深邃而充满挑战的领域，是深度学习技术的瑰宝。它的四大核心任务——分类、定位、检测和分割，如同解锁视觉智能的四把钥匙，逐步揭示图像和视频内容的深层含义。从识别基础特征如边缘、纹理到理解复杂概念如文字和人脸，每个任务都展示了深度学习技术的非凡能力。卷积神经网络（CNN），尤其是其...