实例分割(Instance Segmentation)和语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉中两个不同但相关的任务,它们的主要区别在于对图像中像素的标注方式。 1. 语义分割(Semantic Segmentation) 语义分割的目标是为图像中的每个像素分配一个语义类别标签,从而将图像划分为不同的语义区域。 输出 对于每个像素,模型给出一个类别...
是比semantic segmentation要难不少的问题．基于semantic segmentation来做instance segmentation的论文，...
图1. 这张图清楚说明了image classification, object detection, semantic segmentation, instance segmentation之间的关系. 摘自COCO dataset (https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf) Semantic segmentation的目的是在一张图里分割聚类出不同物体的pixel. 目前的主流框架都是基于Fully Convolutional Neural Networks (FCN,...
实例分割与语义分割是计算机视觉中的两个核心任务，它们在目标标注上的侧重点不同。语义分割主要关注将图像中的每个像素精确分配到特定的语义类别，通过这一过程，图像被划分为不同语义区域。模型输出为每个像素的类别标签，表示其属于图像中的哪一类物体或场景。使用不同颜色可视化各类别，直观展示了图像的语...
(d)即Instance Segmentation Semantic segmentation的目的是在一张图里分割聚类出不同物体的pixel,它把图片里感兴趣物体(比如人或者动物)所在的区域分割出来了,但是本身并没有告诉这里面有多少个物体,以及每个物体分别的区域,仅是将属于同一物体的pixel"聚合”起来。
总结一下, instance segmentation其实是semantic segmentation和object detection殊途同归的一个结合点, 是个挺重要的研究问题. 我非常期待后面能同时结合semantic segmentation和object detection两者优势的instance segmentation算法和网络结构. 图2. Scene Parsing (MIT Scene Parsing Challenge 2016) from ADE20K dataset (...
语义分割(semantic segmentation):对图像中逐像素进行分类。 实例分割(instance segmentation):对图像中的 object 进行检测,并对检测到的object 进行分割。 全景分割(panoptic segmentation):对图像中的所有物体进行描述。 CNN 的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,并且可以学习到多个层次的特征: ...
实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(semantic segmentation). 语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类 比如说下图,原始图片是一张街景图片,经过语义分割之后的图片就是一个包含若干种颜色的图片,其中每一种颜色都代表一类. ...
语义分割的其他典型代表还包括SegNet、Dilated Convolution Net、deconvolutionNet等。关于这些概念的讨论和争议，有一篇分析文章较为全面。实例分割问题则比语义分割更复杂，它不仅要分割出图像中的人所在的区域，还要区分出每个人的具体区域。基于语义分割进行实例分割的论文包括Jifeng Dai的几篇作品。实例分割与...
如果要说 Instance Segmentation 比 Semantic Segmentation 难,主要原因应该是在网络结构的设计上。对于 Semantic segmentation,现有结构基本都是 FCN 及其变种的 end2end 训练,是一个十分干净整洁的框架。实现也简单,就是一个 per-pixel 的分类问题。FCN 后面加上各种奇奇怪怪的 hack 之类的还都能涨点 (CRF, dilat...