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...
通常意义上的目标分割指的就是语义分割 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...
语义分割、实例分割和全景分割的区别 之前看过一篇使用分割思想进行目标检测,所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。 1 、semantic segmentation(语义分割) 通常意义上的目标分割指的就是语义分割,图像语义分割,简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类 语义分割...
语义分割通过像素级别的分割实现对图像的理解; 显著性目标检测关注于引人注目的区域。 正是最后的目标不同,导致我们需要对图像的处理方式的不同,也就意味着我们需要的图像的特征也不同。举个例子:我们在不同的任务中输入同一张图像,由于我们的关注点不一样,最后我们会有不同的输出。正因为如此,我们在设计模型的...
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联系，共同构建计算机视觉领域丰富的研究体系。
这节课中,我们要学习计算机视觉中最重要的任务之一——目标检测任务。我们会先认识目标定位和关键点检测这两个比较简单的任务,慢慢过度到目标检测任务。之后,我们会详细学习目标检测的经典算法YOLO。最后,我们会稍微认识一下语义分割任务及适用于此问题的U-Net架构。