本篇综述旨在为radar-camera融合提供一个全面的指导方针,特别是关注目标检测和语义分割相关的感知任务。基于雷达和相机传感器的原理,本文深入研究了数据处理过程和表示,然后对雷达-相机融合数据集进行了深入分析和总结。 在对雷达相机融合方法的回顾中,提出了一些问题,包括“为什么要融合”、“融合什么”、“在哪里融合”...
语义分割:系统不仅限于检测对象边界框,还能区分图像的不同部分,例如船只及其背景。 姿态识别:能够识别目标对象的姿态,对于人形目标来说,可以检测出肢体的关键点位置,对于其他类型的目标,则可以根据应用场景定制姿态识别功能。 实时展示与交互:通过GUI,用户可以实时查看处理结果,并与系统进行交互,比如调整参数、保存结果等...
语义分割在医疗图像分析、自动驾驶、机器人感知等方面有着重要的应用。例如，在自动驾驶领域，语义分割可以帮助车辆对路面、行人、车辆等进行精确的像素级识别，从而实现安全导航。图像分类、目标检测和语义分割是深度学习在机器视觉领域的三个核心任务，它们分别解决了“是什么”、“在哪里”和“具体边界在哪里”的问题。
无论是语义分割和目标检测任务，它们都有一个特征提取的backbone。它们通常是从图像分类网络中进行嫁接的。
语义分割并不区分同类目标,比如下图,两头牛并不被区分出来,这是语义分割里的不足之处。 因为语义分割是用类别来做切分,所以语义分割仅能通过分类实现,可以用滑动窗口找到物体。 方案一:将分类图像打碎为许多小的局部图像块,然后可以用这些小块做分类,对当前的每一个小块,判断它的中心属于哪一类它就是哪一类,我...
对于语义分割来说,它提供的信息中位置信息和分类信息是有重叠的,即通过标记每个像素的分类,同时也达到提供位置信息。 对于目标检测来说,分类信息是针对每个标注的框的,每一个框对应着自己的分类。 二、从数据格式来说 正如前文所说,由于在任务的目标上存在着一些区别,这...
在Gayhub上看到个项目,有人在YOLOv5的基础上,新增了一个分割头,把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中,使其能够同时进行目标检测和语义分割。 项目地址:https://github.com/TomMao23/multiyolov5 效果预览 先看我使用原作者提供的模型,复刻出来的效果: (本来想放视频的,不过传了两次CSDN都莫名其妙消失了,那就...
该文章对目标检测和语义分割的近期研究做出综述,多模态的感知方法一般是基于有监督学习,因此该文章也总结了新发布的多模态数据集(2013-2019年),融合自动驾驶深度多模态感知的方法,并且讨论了挑战和开放的问题。DeepMulti-Modalperception(深度多模态感知)在文中即是目标检测和语义分割的合称。
在Gayhub上看到个项目,有人在YOLOv5的基础上,新增了一个分割头,把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中,使其能够同时进行目标检测和语义分割。 项目地址:https://github.com/TomMao23/multiyolov5 效果预览 先看我使用原作者提供的模型,复刻出来的效果: ...
分割是计算机视觉的重要组成部分,它将整个图像划分为可以标记和分类的像素组。更具体地说,语义分割试图理解每个像素在给定图像中的作用。例如,仅仅检测一个人或一辆车是不够的。您还必须能够分辨所有边界的位置。为了进行这样的描绘,我们需要从模型中进行密集的像素预测。