目标分割技术-语义分割总览

本文介绍了计算机视觉中的目标分割技术,特别是语义分割和实例分割的区别,以及深度学习方法如FCN、U-Net、DeepLab和SegNet在实现这些任务中的应用,包括它们的原理、优缺点和典型实现。着重阐述了如何从像素级别理解和区分目标,以及PASCALVOC数据集在目标分割任务中的作用。

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前言

博主现任高级人工智能工程师,曾发表多篇SCI且获得过多次国际竞赛奖项,理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。目的就是为了让零基础快速使用各类代码模型,每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。欢迎大家订阅一文速学-深度学习项目实战

目标分割技术-语义分割总览

目标分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在从图像或视频中准确地分割出特定的目标或对象。与目标检测关注物体位置和边界框不同,目标分割要求精确地识别并标记目标的每个像素,实现对目标的像素级别理解。

定义

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,目标检测只需要框出每个目标的包围盒,语义分割需要进一步判断图像中哪些像素属于哪个目标。但是,语义分割不区分属于相同类别的不同实例,也就是说如果存在目标物体重叠的情况,语义分割只会识别为一个共同的像
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