实时性要求:在一些实时场景下,例如自动驾驶和智能监控,目标检测和分割算法需要在极短的时间内完成处理,因此需要更高效的算法和硬件支持。 数据标注成本:目标检测和分割算法通常需要大量标注数据进行训练,然而数据标注的成本往往非常昂贵和耗时。 未来,我们可以期待深度学习技术在目标检测、语义分割和实例分割领域继续取得突破...
•应用:目标检测、视频分析、人体姿态估计等领域。 Mask R-CNN是一种用于实例分割(Instance Segmentation)的深度学习模型,它是在Faster R-CNN的基础上进行改进而来的。Mask R-CNN不仅可以检测图像中的对象,还可以为每个检测到的对象生成一个像素级的分割掩模(mask),从而实现对对象的精确分割。 Mask R-CNN的工作流...
我们可以把目标分割拆解为两个技术实现部分:一为语义分割、二为实例分割。对于图像分类、目标检测和图像分割而言: 图像分类旨在判断该图像所属类别。 目标检测是在图像分类的基础上,进一步判断图像中的目标具体在图像的什么位置,通常是以外包矩形(bounding box)的形式表示。 图像分割是目标检测更进阶的任务,目标检测只需...
1)Faster R-CNN:是一种基于深度神经网络的目标检测模型,它通过在区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)中引入锚点来提高检测速度,同时采用了RoI Pooling层来实现不同大小的目标检测。 2)YOLO(You Only Look Once):是一种基于单阶段目标检测算法的模型,它将目标检测任务转化为一个回归问题,通过卷积神经网络预...
目标检测,也叫目标提取,是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。 作为计算机视觉的一个重要分支,目标检测的任务是在一幅图像或视频中找到目标类别以及目标位置。与图像分类不同,目标检测侧重于物体搜索,被检测目标必须有固定的形状和轮廓;...
实例分割同时利用目标检测和语义分割的结果,通过目标检测提供的目标最高置信度类别的索引,将语义分割中目标对应的Mask抽取出来。实例分割顾名思义,就是把一个类别里具体的一个个对象(具体的一个个例子)分割出来。举例来说,如果一张照片中有多个人,对于语义分割来说,只要将所由人的像素都归为一类,但是实例分割还要...
全景分割是语义分割和实例分割的结合。 跟实例分割不同的是:实例分割只对图像中的object进行检测,并对检测到的object进行分割,而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割。 最后放上一张总结的图片 参考文章: 图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割的区别 ...
下图从左往右分别是目标检测,语义分割,实例分割。 目标分割是圈出图中目标位置,并对目标分类; 语义分割是圈出目标准确轮廓,并对目标分类;实例分割是圈出目标轮廓,并对目标分类,且在同类别内部再次区分不同个体。 好,开始讲解Mask RCNN。 Mask RCNN预测流程 ...
目标检测(object detection)在目标定位中，通常只有一个或固定数目的目标，而目标检测更一般化，其图像中出现的目标种类和数目都不定。因此，目标检测是比目标定位更具挑战性的任务。(1) 目标检测常用数据集 PASCAL VOC 包含20个类别。通常是用VOC07和VOC12的trainval并集作为训练，用VOC07的测试集作为测试。MS ...
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,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体(羊1,羊2,羊3...) 目前常用的实例分割算法是Mask R-CNN。 Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 添加一个分支来进行像素级分割,该分支输出一个二进制...