语义分割、实例分割和全景分割的区别

最新推荐文章于 2025-09-19 13:21:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-19 13:21:08 发布 · 1.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#目标检测 #图像处理

本文介绍了图像分析中的核心问题，如分类、目标检测和分割。详细解释了图像分割的不同子领域，包括语义分割、实例分割及全景分割的概念和技术特点。

文章目录

一、图像分析的有关问题

1.分类

即将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别。

2.目标检测

即检测图像中的目标并在周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。

3. 分割

即识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。

在这里插入图片描述

二、图像分割的子领域

1.语义分割

对于一张图像，分割

最低0.47元/天 解锁文章
基于深度学习图像分割技术的语义分割、实例分割和全景分割系统.zip
10-16
深度学习在图像分割技术领域的应用正变得日益广泛且深入，特别是语义分割、实例分割和全景分割等细分技术，它们在处理复杂图像数据时展现出强大的性能。语义分割关注的是对图像中每个像素进行分类，使得每个像素都有...
基于深度学习方法的图像分割（含语义分割、实例分割、全景分割）
07-12
【作品名称】：基于深度学习方法的图像分割（含语义分割、实例分割、全景分割） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ...
语义分割、实例分割、全景分割的区别
10-19 827
此外，全景分割在医学图像分析、数据注释、数据增强、无人机遥感、视频监控和人群计数等领域也越来越多地应用。语义分割（Semantic Segmentation）、实例分割（Instance Segmentation）和全景分割（Panoptic Segmentation）是图像分割领域中的三个重要任务，它们有着不同的目标和应用。语义分割关注的是对图像进行像素级别的分类，实例分割不仅分类，还要区分不同对象之间的实例，而全景分割既提供像素级别的语义信息，又提供对象级别的实例信息。这类似于它们在场景理解中的应用。
【温故知新】语义分割、实例分割、全景分割区别
upup
08-20 601
本文转自 https://my.oschina.net/u/876354/blog/3055850 图像分割（image segmentation）是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向，是根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。图解如下： 1、图像分类（image classification） 识别图像中存在的内容，如下图，有人（person）、树（tree）、草地（grass）、天空（sky） 像CNN，ALexNet，VGG，GooLeNet、ResNet，这些网络提出时都是做.
全景分割、语义分割和实例分割​​的区别与联系
最新发布
qq_45464126的博客
09-19 550
摘要：全景分割、语义分割和实例分割均用于像素级图像理解，但目标不同。语义分割仅分类像素（如“人”“车”），不区分同类个体；实例分割进一步区分同类实例（如“人1”“人2”），但忽略背景；全景分割整合两者，覆盖全场景（含背景），为每个像素分配“类别+实例ID”。三者技术同源（CNN、Transformer），任务递进（从粗到细），应用场景互通（自动驾驶、医学影像等）。核心区别在于输出粒度与背景处理，全景分割提供最全面的场景解析。
(科普)——实例分割、语义分割、全景分割的区别
咖啡味儿的咖啡
10-11 7276
一图足以说明：
语义分割、实例分割、全景分割的区别（Semantic vs. Instance vs. Panoptic Segmentation）
热门推荐
huarzail的专栏
07-15 2万+
图像分割是一种计算机视觉和图像处理技术，涉及在像素级别上对图像中的相似区域或片段进行分组或标记。
语义分割，实例分割，全景分割
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
04-12 1508
PanopticFCN panopticFCN https://zhuanlan.zhihu.com/p/46372942
Facebook人工智能实验室提出「全景分割」，实现实例分割和语义分割的统一
雷克世界
01-05 2438
原文来源：arxiv作者：Alexander Kirillov、Kaiming He1、Ross Girshick、Carsten Rother、Piotr Dollar「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA现如今，我们提出并研究了一种新的“全景分割”（Panoramic segmentation，PS）任务。可以这样说，全景分割将传统意义上相互独立的实例分割（检测和分割每个目标实例）和语义
全景分割
吴建明wujianming_110117
04-27 1515
全景分割 Panoptic Segmentation 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文提出并研究了一个称为全景分割（PS）的任务。全景分割结合了语义分割（为每个像素指定一个类标签）和实例分割（检测并分...
全景分割~
whaosoft143ai的博客
12-19 901
为了适应在线 / 流媒体的视频设置，可以改用 p(m_t|x_t,m_(t-1),m_(t-k))建模，从而基于当前的图像和上一时刻的掩码生成新的全景掩码。全景分割的生成式建模非常具有挑战性，因为全景掩码是离散的，或者说是有类别的，并且模型可能非常大。具体来说，研究者使用的掩码解码器是 TransUNet。解码器与用于图像生成和图像到图像转换的标准 U-Net 架构之间的一个区别是，在上采样之前，本文使用的 U-Net 顶部使用了带有交叉注意力层的 transformer 解码器层来合并编码的图像特征。
全景分割（Panoptic Segmentation）（CVPR 2019）
77wpa的博客
09-02 1万+
全景分割（Panoptic Segmentation）
全景分割(UPSNet & DeeperLab)
at1044507575的博客
10-10 4722
这里写自定义目录标题全景分割新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 全景分割 新人小白，第一次写博客，...
漫谈全景分割
旷视开发者技术社区
06-24 877
前言在计算机视觉中，图像语义分割（Semantic Segmentation）的任务是预测每个像素点的语义类别；实例分割（Instance Segmentation）的任...
全景分割文章
silence56的博客
01-26 548
全景分割2篇文章贡献总结 本文阅读了何恺明关于全景分割《Panoptic Segmentation》以及全景分割论文《Panoptic-DeepLab: A Simple Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation》，总结了两篇文章的突出贡献。 文章目录全景分割2篇文章贡献总结《Panoptic Segmentation》度量准则实例匹配原则在三个数据集上研究人和机器的表现，最后希望在两个领域推动全景分割算法的进展《Panop
全景图像语义分割
weixin_37018089的博客
08-03 527
在这里手把手带你实践一个有趣的应用——全景图像语义分割，使用多种传统CNN方法和球面CNN方法进行对比。如下图所示，全景图分割实例像素级别分类，每种实例对应一个标签。完成本教程后，你将能够做一个图中所示的全景图小应用。相信许多读者体验过b站上的全景视频，如果还没有，快来体验一下吧[1]！只需鼠标点击并移动，便可360度无死...
深度学习之全景分割
weixin_43775295的博客
12-14 1133
（两者不是完全的隔绝，实例分割也有用IoU监督的，而confidence score是否能够反映mask的真实质量也有存疑过，这个标准也不是固定的）但是实例分割基于region的，允许重叠的segmentation，而全景分割和语义分割一样是像素级的label，不允许重叠标签的出现。PQ的计算类似mAP，也是类内求取，然后求类间的平均值，以便不敏感类别不平衡。式中出去FP与FN后，剩下的式子描述的是match的segmentation的平均IoU，加上FP与FN是为了惩罚match失败的分割实例。
深度学习之全景分割（Panoptic SegFormer）
qq_41627642的博客
03-01 1501
我们对全景分割采用的任务格式很简单:图像的每个像素必须分配一个语义标签和一个实例id。具有相同标签和id的像素属于同一对象；对于填充标签，实例id被忽略。可视化见图1d。这种格式以前已经被采用，特别是通过产生非重叠实例分割的方法[18，28，2]。我们用它来完成我们的共同任务，包括东西。 全景分割任务包括语义和实例分割，但引入了新的算法挑战。与语义分割不同，它需要区分单独的对象实例；这对全卷积网络提出了挑战。与实例分段不同，对象分段必须是不重叠的；这对基于区域的方法提出了挑战，这些方法独立地对每个对象进行
语义分割、实例分割和全景分割
03-21
### 语义分割、实例分割和全景分割的区别 #### 定义与核心差异 语义分割是一种计算机视觉技术，其目的是将图像划分为多个具有特定意义的部分，并为每个部分分配一个标签[^1]。这意味着它关注的是对整个类别的识别，而不考虑同一类别内的具体个体。 相比之下，实例分割不仅需要完成语义分割的任务——即标注出属于某一类别的区域，还需要进一步区分该类别下的不同对象实例[^3]。例如，在一张图片中有三个人物的情况下，语义分割只会标记这些人都是“人类”，而不会区分他们；然而，实例分割会分别给这三位人物赋予不同的标识符。 全景分割则是更高级的形式，它综合了上述两种方法的优点。除了能够像实例分割那样精确地标记每一个单独的对象外，还涵盖了场景中的所有组成部分，包括那些通常被忽略的背景元素。因此，它可以提供关于一幅画面更加全面的信息描述。 #### 技术实现方式 在深度学习框架下，这些任务往往通过卷积神经网络(CNNs)来达成。对于简单的分类或者定位问题来说，可能只需要前馈传播即可得到结果；但对于复杂的分割操作，则涉及到更多层面上的设计考量： - **语义分割**常用U-net架构或其他变体形式来进行端到端训练，其中编码器负责提取特征向量表示输入数据的空间结构特性，解码器则用于恢复原始分辨率并预测最终掩模图谱。 - **实例分割**可以看作是在mask R-CNN基础上发展起来的技术方案之一，先利用region proposal network (RPN) 提取候选框位置信息后再做精细化调整直至获得满足条件的最佳匹配边界矩形以及相应内部细节描绘轮廓曲线。 - **全景分割**由于涉及范围广泛所以难度更大一些，目前主流做法是采用两阶段策略：先是独立执行各自对应类型的子模块运算过程获取初步成果集合之后再经过融合机制消除冗余冲突从而形成统一完整的输出表现效果[^2]。 #### 应用领域分析 每种类型的分割都有其独特适用场合: - **医疗影像诊断**: 这里主要依赖于高精度的语义分割算法帮助医生快速准确地找到病变部位所在确切方位尺寸等情况以便制定合理治疗计划； - **自动驾驶辅助驾驶系统开发过程中需要用到大量基于实例级别的感知能力以确保车辆能够在复杂多变的道路环境中安全行驶避开障碍物行人等危险因素干扰正常运行轨迹规划路线选择最优通行路径减少事故发生概率提升整体效率水平； - **虚拟现实增强体验创造逼真沉浸式环境模拟真实世界物理法则运作规律使得用户可以在不受任何限制条件下自由探索未知空间享受前所未有的乐趣感受同时也能应用于游戏制作影视特效渲染等多个方面发挥重要作用贡献价值不可估量^. ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练模型进行实例分割 model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) def perform_instance_segmentation(image_tensor): model.eval() with torch.no_grad(): prediction = model([image_tensor]) return prediction ```
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值