目标检测、语义分割的术语

最新推荐文章于 2025-09-04 08:24:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-04 08:24:21 发布 · 2.2k 阅读 · 1 ·
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 #深度学习 #计算机视觉

本文深入探讨了深度学习模型中的关键组件，包括Backbone用于特征提取，Neck优化特征融合，Head用于特定任务（如分类）的实现。此外，介绍了Bottleneck层减小特征维度，GAP（全局平均池化）对特征的平均处理，以及Embedding将特征向量化。预训练任务（PretextTask）和下游任务（DownstreamTask）的概念也被提及，它们在模型训练中的作用。温度参数（Temperature Parameters）控制softmax的平滑度，Warmup策略则在初期使用较低的学习率进行训练。这些概念对于理解和构建高效深度学习模型至关重要。

1.Backbone

  • 提取特征

2.neck

  • 更好的提取特征

3.head

  • 利用提取好的特征，完成任务（分类等）

4.bottleneck

  • 将特征维度减少

5.GAP

  • Global Average Pool全局平均池化，就是将某个通道的特征取平均值

6.Embedding

  • 将特征抽取成向量

7.pretext task和downstream task

  • 预训练任务、下游任务

8.temperature parameters

  • 控制softmax的平滑程度，β越大，越平滑

9.Warm up

  • 前面几个epoch，学习率较小

Ref

目标分割技术-语义分割总览
master_hunter的博客
11-21 3239
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。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。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向目标检测的语义分割技术研究与应用（中）
qq_36130719的博客
04-23 462
语义分割和目标检测是计算机视觉领域中的两个重要任务，它们各具特点和应用场景。语义分割能够提供像素级别的分类和边界信息，适用于对图像进行精细分割和分类；而目标检测则可以快速地检测到物体并对其进行跟踪和处理，适用于需要物体位置和形状信息的场景。在实际应用中，可以根据具体需求来选择合适的算法和技术。图片示例：下面是一些语义分割和目标检测的图片示例，以帮助理解它们的差异。
2024最新controlnet详解：Segmentation语义分割的使用方法
Yu91an的博客
06-29 4065
本文提供一个全面的教程，指导用户如何在Stable Diffusion（SD）中利用【controlNet】Segmentation功能进行AI绘图的语义分割。文章通过实际操作示例和详细步骤，展示了如何通过语义分割来精细化调整图像的细节，增强AIGC创作的灵活性和创意表现力。segmentation简称SEG，SEG可以让你的构图更加可控，并且在结合multi control net以及latent couple等功能后更强大。
计算机视觉——期末复习（填空、名词解释）
m0_46493223的博客
07-06 6197
计算机视觉期末复习
语义分割（Semantic Segmentation）之Ways
Maple__Boy
10-27 3673
语义分割（Semantic Segmentation）方法 1. 什么是语义分割 语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一。从宏观上看，语义分割是一项高层次的任务，为实现场景的完整理解铺平了道路。场景理解作为一个核心的计算机视觉问题，其重要性在于越来越多的应用程序通过从图像中推断知识来提供营养。其中一些应用包括自动驾驶汽车、人机交互、虚拟现实等，近年来随着深度学习的普及，许多语义分割问题正在采用深层次的结构来解决，最常见的是卷积神经网络，在精度上大大超过了其他方法。以及效率。 什么是语义分割？ 语义分割是
【图像语义分割】术语
flora
09-18 468
pixel-wise、patch-wise和image-wise pixel-wise 像素级别的 patch-wise 块级别的，介于像素级别和图片级别之间的区 image-wise 图片级别的，一张图片的label是狗，是对图片进行标注 ...
SD绘画 | ControlNet应用-Segmentation(语义分割)：轻松搞定室内设计
Leo-Fighting的博客
09-06 1023
Segmentation(语义分割) 经常被用于室内装修设计使用，是指对画面中不同的内容，使用不同的颜色色块进行划分。不会像其他控制类型那样，每次生成的物品都不一样。
深度学习中的目标检测与语义分割技术解析
资源摘要信息:"目标检测和语义分割数据集分析处理相关代码.zip" 在深度学习和计算机视觉领域，目标检测(Object Detection)和语义分割(Semantic Segmentation)是两项关键的技术。目标检测旨在识别图像中感兴趣的目标...
目标检测与语义分割技术解析
### 目标检测与语义分割技术解析 #### 1. 双头网络 过去几年，目标检测和分类领域发展出了一些采用两步流程的架构。第一步是使用区域提议获取输入图像中可能包含目标的区域；第二步是在提议区域上使用简单分类器对...
小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-04 11万+
小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行人、交通标志与低矮障碍物的小目标检测展开，分析了三类目标的特点及检测挑战，如行人小目标像素少、易受背景和光照遮挡影响，交通标志小目标受角度距离影响，低矮障碍物受地面背景干扰等。还探讨了解决思路、通用挑战、常用算法、数据集作用、实际应用案例及未来发展方向，包括多模态融合、无监督学习等技术的应用前景。
PS才是真科研利器，助力快速分割标注工作
qq_44840741的博客
11-04 3242
本文针对语义分割任务打点标注工作太繁琐、边缘位置不精确等问题提出基于PS的快速语义分割标注方法，后续会推出语义分割系列数据集构建与转换方法。
语义分割网络学习
weixin_48924581的博客
05-11 666
语义分割网络学习 依据下图：橙色-语义分割，绿色-实力分割，黄色-全景分割 骨干网络/年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 1 FCN(VGG16) ParseNet Pyramid Scene Parsing Network DeepLab Context Encoding Network Dual Attention Network EfficientNet+ NAS-FPN 2 CNN+CRF Dilated ConvNet E-Net F
语义分割标记单张图片
微信号：Custom-Software
04-21 2505
下面是安装labelme软件 标记需要一个一个按照四周进行标记 X表示文件夹名字 标记完之后，输出一个x文件夹，文件夹内容如下图所示： 参考文献：https://www.bilibili.com/video/BV1k3411L7nL/?spm_id_from=333.788 ...
（完结篇）什么是语义分割？原理+手写代码实现？
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（Semantic Segmentation）方法
热门推荐
秀呀秀的博客
01-02 18万+
翻译来自：https://gist.github.com/khanhnamle1994/e2ff59ddca93c0205ac4e566d40b5e88 语义分割方面的资源：https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation 1. 什么是语义分割 语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一。从宏观上看，语义分割是一项高层次的任务，...
深度学习图像语义分割
白拾的博客
12-13 1万+
一、基本介绍 1. 什么是语义分割 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。 语义分割 图像分割级别可以分为语义级分割、...
6.1 目标分割概述
qq_40066957的博客
05-08 3039
6.1 目标分割概述 学习目标 计算机视觉与机器学习研究者对图像分割问题越来越感兴趣。越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术，如自动驾驶、室内导航、甚至虚拟现实与增强现实等。这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学习技术的发展相符合，包括分割及场景理解等。分割（应用于静态2D图像、视频甚至3D数据、体数据）是计算机视觉的关键问题之一。 目标 说明目标分割的定义 说明目标分割的任务类型 知道目标分割的常见数据集 知道目标分割的评估
实例分割、语义分割和 SAM（Segment Anything Model）
2301_76846375的博客
10-06 5591
实例分割、语义分割和都是图像处理中的重要技术，它们的目标是通过分割图像中的不同对象或区域来帮助识别和分析图像，但它们的工作方式和适用场景各有不同。
DL_语义分割(学习笔记)
m0_58730471的博客
09-29 3890
语义分割
评论
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