可以看到,与目标检测相比,语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。 计算机视觉领域还有2个与语义分割相似的重要问题,即图像分割和实例分割。我们在这里将它们与语义分割简单区分一下。 • 图像分割将图像分割成若干组成区域。这类问题的方法通常利用图像中像素之间的相关性。它在训练时不需要有关图像像素的标签信息,...
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...
他们的区别不仅体现在概念上,还体现在我们的训练过程中,这也更加形象的体现了他们之间的不同与联系。 1、数据集和标注方式:这其实是最本质的区别,因为在监督学习领域中,也就是带着标签(label)进行训练的模型,虽然我们有不同的任务,不同的训练集从而细分出不同的领域,但是他们都有一个共性,就是通过各种方法对特...
在目标检测中,有一个微妙的问题:框出一个物体的边框有无数个,想精确框出标签的边框是不可能的。怎么判定一个输出结果和标签里的边框“差不多”呢?这就要用到IoU(Intersection over Union,交并比) 这个概念。 IoU,顾名思义,二者的交集比上二者的并集,很好理解。比如下图中,网络的输出是紫框,真值是红框。二者...
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,...
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义分割的结合。相对目标检测的边界框,实例...
显著性目标检测则突出图像中与周围环境显著不同的目标，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...