实例/目标分割 (Instance/Object Segmentation) 实例分割不仅要在图像中找到对象,而且要找到每个被检测到的对象的像素掩码。 对象检测 (Object Detection) 定位和分类可以迭代起来,最终在一张图片汇总对多个对象进行检测和分类。对象检测是在图像上发现和分类一个变量的问题。对象检测与定位、分类相比,重要的区别是这个“...
Object detection 作为计算机视觉四大基础任务之一,是instance segmentation,object tracking等任务的基础,在最近这些年里受到了极大的关注。近期的目标检测主要得益于deep learning的强大力量。这篇文章的主要特点在于,他跨越了1990-2019超过25年的时间,涵盖了这期间很多比较有影响力的工作,包括一些里程碑式的工作,数据集,m...
1. Introduction 在计算机视觉领域,存在几个基本的视觉识别问题:image classification , object detection and instance segmentation , and semantic segmentation. 特别地,image classification旨在识别给定图像中对象的语义类别。 对象检测不仅可以识别对象类别,还可以通过边界框预测每个对象的位置。 语义分割旨在预测逐个像素...
open world learning 更快,资源需要更低 更好的特征 更鲁棒 context reasoning Object Instance Segmentation 弱监督或者无监督 3D
• SU (Saliency unified: A deep architecture for simultaneous eye fixation prediction and salient object segmentation) 在分支网络中执行眼动点检测和SOD。 共享层学习捕获语义和全局上下文显著性特征。 分支层经过特殊训练,可以处理任务特定问题。 • ASNet (Salient object detection driven by fixati...
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作者 西南交通大学和新加坡国立大学 2016年7月1日 received;2016年9月30日 accepted;2017年1月18日 published online。
最直观最浅层的解释：目标检测是对target画bbox(画框)，语义分割直接是抠图
segmentationhuman-object interactionsoft attentiondeep neural networksLearning to understand and infer object functionalities is an important step towards robust visual intelligence. Significant research efforts have recently focused on segmenting the object parts that enable specific types of human-object ...
物体的相关上下文（context）是一种先验知识，我们如果也能让算法学习到这种先验知识的话，算法会有更好...
we comprehensively review the existing small object detection methods based on deep learning from five aspects, including multi-scale feature learning, data augmentation, training strategy, context-based detection and GAN-based detection. Then, we thoroughly analyze the performance of some typical small ...