目标检测、语义分割的术语

最新推荐文章于 2024-10-06 11:28:11 发布
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分类专栏： 机器深度学习 文章标签： 目标检测 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stdleohao/article/details/121835043
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 2982
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
04-23 289
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。
【图像语义分割】术语
flora
09-18 402
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
09-06 872
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。
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 3060
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。
2024最新controlnet详解：Segmentation语义分割的使用方法
Yu91an的博客
06-29 3822
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。
语义分割网络学习
weixin_48924581的博客
05-11 640
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
computer vision一些术语-目标识别、目标检测、目标分割、语义分割等
tina的博客
07-15 1万+
What is the difference between object detection, semantic segmentation and localization? object recognition目标识别 object detection目标检测 Object Segmentation目标分割 Image Segmentation图像分割 semantic segmentation
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...
场景解析和语义分割区别_语义分割概念及应用介绍
weixin_29887351的博客
01-17 1727
摘要： 一份关于语义分割的基本概述，涵盖语义分割的特征和可能的用途，包括地质检测、自动驾驶、面部识别等。近年来，以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能，但在整个深度学习过程，需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像，在这一过程中，应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。早期，计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素，例如边缘(线和...
语义分割标记单张图片
微信号：Custom-Software
04-21 2469
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 2914
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
计算机视觉——期末复习（填空、名词解释）
m0_46493223的博客
07-06 6132
计算机视觉期末复习
语义分割（Semantic Segmentation）之Ways
Maple__Boy
10-27 3563
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
利器放送丨如何在PS里使用stable diffusion插件？
2401_84760719的博客
06-15 2168
好的，让我们言归正传。想必各位已经猜到我接下来要介绍的内容了，那就是【Auto-Photoshop-StableDiffusion-Plugin】。这款PS插件真可谓是个神器，它让我们能在Photoshop中直接使用Stable Diffusion（SD）的功能，彻底告别了来回切换软件的繁琐。在设计过程中，我们可以随时调用SD的辅助功能，轻松生成AI制作的图片。简而言之，这款插件强大到令人咋舌。
实例分割、语义分割和 SAM（Segment Anything Model）
2301_76846375的博客
10-06 5044
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。
语义分割专业术语
最新发布
04-23
### 语义分割相关专业术语及其定义 #### 1. **语义分割 (Semantic Segmentation)** 语义分割是一种图像处理任务，目标是对图像中的每一个像素分配一个类别标签。它不区分同一类别的不同实例，而是关注于识别和标注属于某一类别的区域[^1]。 #### 2. **实例分割 (Instance Segmentation)** 实例分割是在语义分割的基础上进一步发展的一种方法，不仅需要对每个像素进行分类，还需要将属于同一个对象的不同实例区分开来。例如，在一张图片中有多个行人时，实例分割会分别标记这些行人作为独立的对象。 #### 3. **双线性插值 (Bilinear Interpolation)** 双线性插值是一种常用的图像缩放算法，通过在二维空间中利用四个最近邻点的加权平均值来估计新位置的像素值。这种方法常用于图像上采样的过程中，以提高分辨率的同时减少失真[^2]。 #### 4. **反池化 (Unpooling)** 反池化是卷积神经网络中一种常见的上采样操作，通常用来恢复由最大池化(Max Pooling)丢失的空间信息。这一过程可以通过记录下池化的索引来实现精确还原，或者采用随机填充的方式近似重建特征图[^5]。 #### 5. **跳跃连接 (Skip Connections / Jumping Structure)** 跳跃连接是指在网络架构设计中引入短路路径，使得浅层特征可以直接传递到深层或解码器部分。这种机制能够有效缓解梯度消失问题，并帮助保留更多细节信息，尤其适用于编码器-解码器结构如 U-Net 中。 #### 6. **MIoU (Mean Intersection over Union)** MIoU 是评估语义分割性能的重要指标之一，表示所有类别 IoU 的均值。具体而言，对于某个类别 C ，其 IoU 计算方式为该类别预测正确区域与实际区域交集占两者并集的比例；最终 MIoU 则通过对各单独类别 IoU 取平均值得出[^3]。 #### 7. **偏差-方差权衡 (Bias-Variance Tradeoff)** 在构建机器学习模型时，存在两种主要误差来源：偏差(Bias)，即模型无法捕捉数据模式的程度；以及方差(Variance)，指代模型过度适应训练样本而导致泛化能力下降的现象。为了获得最佳效果，需在这两方面间寻找平衡点[^4]。 ```python def calculate_iou(prediction, ground_truth): intersection = np.logical_and(ground_truth, prediction).sum() union = np.logical_or(ground_truth, prediction).sum() iou_score = intersection / union if union != 0 else 0 return iou_score ``` 以上代码片段展示了如何基于布尔数组计算单个类别的 IoU 值。 ---
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