”语义分割”中的“语义”

最新推荐文章于 2025-10-03 14:18:51 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-03 14:18:51 发布 · 3.4k 阅读 · 8 ·
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。

感谢这篇论文，让我知道了“语义分割”中“语义”这一个词到底是个什么鬼。所谓的语义分割，就是之前的分割，在加上分类啦！
这里写图片描述
论文：基于内容的图像分割方法综述 姜峰 顾庆

【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍
Remote Sensing迷途小书童
10-10 2550
语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义分割的原理、发展历史、特点、常见模型等。
语义分割介绍
Life1213的博客
07-26 2378
语义指具有人们可用语言探讨的意义，分割指图像分割。语义分割(semantic segmentation)能够将，使每个部分，让计算机可以理解图像。语义分割是，将整张图不留缝隙地分割成每个区域，。
什么是语义分割？原理+手写代码实现
最新发布
Lun3866buzha的博客
10-03 936
本文介绍了Unet语义分割的核心概念与应用。首先解释了语义分割的定义，即对图像每个像素进行分类并赋予语义标签，强调其与目标检测的区别在于实现像素级精确分割。重点阐述了语义分割原理：通过三维输出特征图表示不同类别位置，最后合成彩色分割图。文章还分析了语义分割的意义在于弥补CNN在位置敏感性上的不足，并列举了自动驾驶、医疗影像等典型应用场景，特别指出Unet在医学图像处理中的优势。最后提供了项目实现的关键要素，包括环境配置、损失函数、评估指标及源码获取方式。
到底什么是语义分割？
weixin_61995249的博客
04-09 1万+
什么是语义分割？ 语义分割（semantic segmentation）： 语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。 早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集
语义分割(semantic-segmentation)
m0_56312629的博客
03-21 1万+
本文介绍了语义分割的概念以及其与图像分类、目标检测、图像分割和实例分割的区别，然后介绍了PASCAL VOC2012数据集
【概念梳理】语义分割
zhangyonghui007的博客
01-08 1957
一、“语义分割”中的“语义” 1、中级语义 概念：图像的中级语义是指将具有相似特征的相邻像素构成的图像块所具有的像素以外的附加信息，如图像块的粗糙度、对比度、方向度、紧凑度等 ，以此辅助图像分割并提升效果。 2000年左右，研究人员将图论的理论和方法引入图像分割问题。其原理是将待分割的图像映射为带权无向图，根据图的顶点以及边的信息构造代价函数并进行优化，将图像分割问题转换为图的顶点标注问题，标号相...
MATLAB图像语义分割实例（道路语义分割）
04-30
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行图像语义分割，特别关注道路语义分割。语义分割是计算机视觉领域的一个重要课题，其目的是将图像中的每个像素分类到预定义的类别中，例如，将图像中的道路、行人、车辆等...
Segformer语义分割
04-24
语义分割是一种计算机视觉任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类，以识别出图像中的不同对象和区域。在自动驾驶、医学影像分析、遥感图像处理等领域有着广泛应用。Segformer是近年来提出的一种在语义分割领域...
基于DenseUnet和Unet 实现的语义分割对比项目：高压线绝缘子图像语义分割
01-09
数据集采用【高压线绝缘子图像语义分割，dice约为0.97，iou为0.94】，数据在data目录下，划分了训练集和验证集。【代码可一键运行】 【介绍】分割网络为DenseUnet和Unet（可以自行选择），学习率采用cos余弦退火...
汽车结构语义分割数据集
04-12
在"汽车结构语义分割数据集"中，我们可以期待找到不同视角、光照条件、车型和品牌下的汽车图像，以确保模型在实际应用中的泛化能力。 深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在处理语义分割任务时表现出卓越的...
语义分割数据集.zip
12-16
语义分割是计算机视觉领域中的一个关键任务，它涉及到对图像中的每个像素进行分类，以确定其属于哪个对象或背景区域。在这个场景中，我们关注的是"PascalVOC"数据集，一个广泛使用的语义分割基准，特别是对于深度...
语义分割概述
qq_20660115的博客
10-24 541
在图像领域，语义指的是对图像意思的理解。语义分割就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打上一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来，可以理解成像素级别的分类任务。语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。
（完结篇）什么是语义分割？原理+手写代码实现？
热门推荐
weixin_46412999的博客
12-21 5万+
零基础认识语义分割，语义分割的意义？语义分割的用途？从无到有的代码实现
语义分割定义、应用、评估、综述&算法
m0_61899108的博客
09-09 1万+
图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。下图为语义分割的一个实例，它清晰地把图中的骑行人员、自行车和背景对应的像素标注出来了。图像分割有语义分割和实例分割的差别。语义分割不分离同一类的实例，我们只关心每个像素的类别，如果输入对象中有两个相同类别的对象，语义分割不将他们区分为单独的对象。实例分割是需要对对象个体进行区分的。
语义分割（自看1.0）
m0_68977737的博客
12-23 1795
（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。（2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。（3）检测-Detection：解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。（4）分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。
语义分割简单介绍
百年孤独百年的博客
06-01 6140
语义分割是计算机视觉领域的一种图像分割技术，其目标是将一张图像中的每个像素分配给预定义的类别。与传统的图像分割技术不同，语义分割不仅仅将图像分成若干个区域，而是对每个像素进行分类，从而能够获得更加精细的图像分割结果。它在许多领域中都有广泛的应用，如自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等。
语义分割基本概念
qq_61348512的博客
04-16 851
语义分割基本概念
语义分割简介
Dontla的博客
11-13 654
参考文章：关于图像语义分割的总结和感悟
天池竞赛中的语义分割技术解析
天池竞赛中的语义分割问题往往会对模型的精度、效率和泛化能力提出较高的要求。参赛者需要通过不断的实验和优化来提升模型在未知数据上的表现。此外，一些更先进的方法可能会结合多任务学习、迁移学习等策略，以达到...
评论
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