语义分割和实例分割

最新推荐文章于 2025-09-19 13:21:08 发布
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分类专栏： 笔记 ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： fastapi
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126545129
本文探讨了深度学习在图像处理领域的两个关键任务——语义分割和实例分割。语义分割关注将图像划分为不同的类别区域，而实例分割更进一步，区分同一类别中的不同对象。

语义分割

分割类别

实例分割

分割具体的是谁

语义分割和实例分割_一文读懂语义分割与实例分割
weixin_39637285的博客
12-03 4751
以人工智能为导向的现代计算机视觉技术，在过去的十年中发生了巨大的变化。今天，它被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测、视频分析以及机器人及自动驾驶汽车中的图像处理等领域。图像分割技术是目前预测图像领域最热门的一项技术，原因在于上述许多计算机视觉任务都需要对图像进行智能分割，以充分理解图像中的内容，使各个图像部分之间的分析更加容易。 本文会着重介绍语义分割和实例分割的应用以及原理。Email: wi...
语义分割和实例分割_语义分割模型之DeepLabv3+
weixin_39853843的博客
12-03 1601
码字不易，欢迎给个赞！欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。图1 街景分割图像分割可以分为两类：...
语义分割和实例分割区别？
qq_43642885的博客
07-09 1077
具体来说：语义分割的目标是：将行人识别为行人，将车识别为车，将房屋识别为房屋；但是我不去区分每个行人、每辆车和每栋房屋，具体如下：所有行人的颜色是一样的，所有汽车的颜色是一样的，所有房屋的颜色是一样的；实例分割：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。简而言之，就是把一个类别里具体的一个个对象（具体的一个个实例）分割出来。：语义分割的目的是为了从像素级别理解图像的内容，并为图像中的每个像素分配一个对象类。
语义分割和实例分割概念
热门推荐
简简单单
10-18 1万+
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...
【YOLO】语义分割和实例分割（四）
记录学习成长之路，进一寸有进一寸的欢喜
10-19 3601
在之前的实践过程中，总结了如何使用YOLOv5进行目标识别，从环境搭建到训练自己的数据集，再到将训练好的模型使用OpenCV部署，这篇文章主要是拓展一下应用领域——语义分割，还是以应用入门为主。
什么算法可用于语义分割和实例分割
weixin_37522117的博客
12-04 1392
什么算法可用于语义分割和实例分割，记录下来
语义分割和实例分割_基于实例分割的影像对象提取
weixin_39612877的博客
12-03 1017
▲点击关注，收获更多GIS精彩随着计算机视觉领域中深度学习技术的不断发展，目标检测、图像分类、语义分割等任务场景得到了广泛关注。然而面对更为复杂的应用场景，新的视觉问题和任务也在被提出，如何解决目标密集型场景下的对象实例的分割提取成为关注较多的一个问题，因此基于深度学习的实例分割(Instance segmentation)模型也应运而生。什么是实例分割目标检测的任务是对单个对象分类，并用最小外接...
全景分割、语义分割和实例分割​​的区别与联系
qq_45464126的博客
09-19 579
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。
语义分割和实例分割的区别是什么
weixin_35755640的博客
02-14 3134
语义分割和实例分割是两种不同的图像分割方法。 语义分割指的是将图像中的每个像素分配给一个或多个物体或场景的类别。它的目的是对图像进行分类，以便于计算机理解图像中的内容。 实例分割则是将图像中的每个物体分割成独立的实例。它的目的是将图像中的每个物体分割成单独的部分，以便于计算机更好地理解图像中的内容。 所以，语义分割是对图像进行类别划分，而实例分割是对图像中的每个物体进行分割。 ...
精选资源
深度学习计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割 计算机视觉.pdf
04-21
本文档将详细介绍计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割。 图像分类是计算机视觉技术中最基本的一种，指的是根据图像的特征将其分类到某个类别中。图像分类的步骤包括：输入训练集...
精选资源
计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割
02-24
包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家...
语义分割VS实例分割
m0_46583515的博客
09-07 369
将这两部分结合起来理解，就是说在进行实例分割时，算法不仅要识别出图像中各个像素属于哪个语义类别，还要进一步区分出属于同一类别的不同实例。例如，在一张包含多辆汽车的图片中，算法需要识别出“汽车”这一语义类别，并进一步区分出每一辆具体的汽车实例，即使这些实例在数量上是不确定的。这种区分实例的需求使得实例分割比单纯的语义分割更加复杂，因为它不仅要处理类别的多样性，还要处理同一类别内实例数量的不确定性和差异性。这句话描述的是图像中对象识别和实例分割任务的一个基本特点。
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语义分割和实例分割结果对比
04-02
上面展示了两种简单的 Python 函数用来分别绘制语义分割和实例分割的效果图。前者基于固定的色彩映射表给定类别上色，后者则是随机选取颜色并加上矩形框以及可选的文字说明以便更好地区分各别体。 ---
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