语义分割和实例分割概念

语义分割和实例分割概念有些概念容易混淆,整理一下,备注记忆。一、概念区分1.图像分类(imageclassification)识别图像中存在的内容;2.物体识别和检测(objectrecognitionanddetection)识别图像中存在的内容和位置(通过边界框);3.语义分割(semanticsegmentation)识别图像中存在的内容以及位置(通过查找属于它的所有像素…

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有些概念容易混淆,整理一下,备注记忆。

一、概念区分

1. 图像分类(image classification)

识别图像中存在的内容;

2. 物体识别和检测(object recognition and detection)

识别图像中存在的内容和位置(通过边界框);

3.语义分割(semantic segmentation)

识别图像中存在的内容以及位置(通过查找属于它的所有像素)。

二、语义分割类型

语义分割是计算机视觉领域中的问题,将一些原始数据(例如,平面图像)输入并将它们转换为具有突出明显的感兴趣区域。

分为:

(1)标准语义分割(standard semantic segmentation)

(2)实例感知语义分割(instance aware semantic segmentation)

其中,标准语义分割又称为全像素语义分割(full-pixel semantic segmentation),是它将每个像素分类为属于对象类的过程;

实例感知语义分割,是标准语义分割的子类型,它将每个像素分类为属于对象类以及该类的实体ID;

例如:

语义分割和实例分割概念

语义分割认为他们都是人;

实例分割认为他们是不同的人,不同的对象。

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