计算机视觉中 segmentation map（分割图）和 mask （掩膜、蒙版）的区别

已于 2022-08-22 01:42:32 修改
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文章标签： 计算机视觉 深度学习 人工智能
于 2022-08-22 01:39:56 首次发布
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版权

1）这种五颜六色的叫 segmentation map：
在这里插入图片描述
2）这种黑白的二值图像（通常由0和1组成）叫 mask：
在这里插入图片描述
3）把segmentation map每种颜色提取出来，生成的每个部位单独的二值图像，就叫 mask：

蒙版（Mask）在计算机视觉和图像处理领域起到了重要的作用
laugh666的博客
09-07 1110
通过使用Python中的图像处理库和相应的函数，我们可以轻松地创建和应用蒙版，实现各种图像处理任务。通过创建一个蒙版，其中包含需要编辑的区域（白色像素）和不需要编辑的区域（黑色像素），可以实现对图像的局部编辑。通过将感兴趣的区域设为白色（像素值为255），而将其他区域设为黑色（像素值为0），可以创建一个只包含感兴趣区域的蒙版。通过将蒙版与原始图像进行逐像素的逻辑运算，可以实现对图像的选择性处理和显示。蒙版的创建：可以通过直接创建一个与原始图像大小相同的二维数组，并设置各个像素的值来创建蒙版。
【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch
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11-10 3138
milesial/Pytorch-UNet 是一个基于 PyTorch 的 U-Net 实现项目，专注于语义分割任务。
【计算机视觉】前景蒙版（alpha matte）与掩膜（mask）
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07-05 8038
（1）什么是掩膜（mask）?数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图片“底片”称为掩膜（也称为“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。图像掩膜与其类似，用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程...
分割掩码（Segmentation Mask）的通俗解释
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03-10 370
通过去除颜色、纹理等冗余信息，帮助模型专注于形状特征。在 HOI 检测中，它是解决遮挡问题和提升长尾交互性能的关键工具。GeoHOI 采用自监督方法，从无标注图像中学习通用分割掩码，降低对标注数据的依赖。（仅包含黑、白两种颜色），用于。
图像处理中掩膜（mask）的意义
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锦小年的博客
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刚开始涉及到图像处理的时候，在opencv等库中总会看到mask这么一个参数，非常的不理解，在查询一系列资料之后，写下它们，以供翻阅。 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”）
『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二：train网络结构&损失函数
weixin_34117522的博客
11-05 1632
Github地址：Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二：基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三：RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN...
『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译
weixin_34296641的博客
10-09 201
基础介绍 项目地址：Mask_RCNN 语言框架：Python 3, Keras, and TensorFlow Python 3.4, TensorFlow 1.3, Keras 2.0.8 其他依赖见：requirements.txt 基础网络：Feature Pyramid Network (FPN) and a ResNet101 backbone 文件介绍 以下是模型主体文件...
OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 &图像阈值（数值计算，掩膜mask操作，边界填充，二值化）
iFlyAI的博客
10-16 3273
人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。 如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 　　传送门：请点击我 　　如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 　　在OpenCV中我们经...
【开放词汇分割】Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
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Side Adapter Network (SAN) 是一个端到端的框架，旨在充分利用CLIP模型在开放词汇语义分割中的能力。SAN由一个轻量级的视觉Transformer实现，可以利用CLIP的特征，并且有两个输出：掩码提案和用于掩码识别的注意力偏差。这些注意力偏差应用于CLIP的自注意力机制，以识别掩码提案的类别。在实践中，将浅层 CLIP 层的特征融合到 SAN 中，并将注意力偏差应用于更深的 CLIP 层以进行识别。通过这种单前向设计，可以最大限度地降低 CLIP 模型的成本。SAN的详细架构。
目标检测论文阅读 Mask R-CNN
qq_45738761的博客
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然后把p5上采样，得到256*50*76，这个p5上采样结果加上res4的1*1卷积结果，得到256*50*76，再来个3*3卷积得到p4。如此一来，FPN的输出即为：[p2: 256*200*304, p3: 256*100*152, p4: 256*50*76, p5: 256*25*38, p6: 256*13*19]。这两个都是用在rpn之后的。图像中存在不同大小的目标，而不同的目标具有不同的特征，所以我们需要特征金字塔来利用浅层的特征将简单的目标区分开，利用深层的特征将复杂的目标区分开。
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分割掩模 VS 掩膜
一杯水果茶！足矣~
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分割掩模是一种图像处理的技术，它可以将图像中的不同对象分离出来，生成对应的二值图或多值图，表示每个对象的位置和形状。掩膜是一种用于覆盖或遮挡图像的特定图像，它可以控制图像处理的区域。分割掩模和掩膜的联系是，分割掩模可以作为掩膜的一种输入，用于提取或裁剪图像中的特定区域。
论文笔记 | Concept Mask：Large-scale Segmentation from semantic concepts
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文章主要实现了以下任务： 给定一个概念和一张图片，模型在图像上生产对应区域的mask。 文章主要实现思路： 建立图像特征与word vector之间的映射关系，从而得到attention map 具体方式是： 利用PMI生产word vector 基础网络（如resnet50）提取图像特征之后进过GAP，然后经过三层 embeding 网络，使embeding结果与word vector距离...
【阅读笔记】SiamMask: Fast Online Object Tracking and Segmentation
hey_youngman的博客
03-23 9837
这篇文章是CVPR2019的一篇关于目标跟踪及分割的文章，论文作者团队来自中科院自动化所、牛津大学、Five AI公司。 论文：https://arxiv.org/abs/1812.05050 Github：https://github.com/foolwood/SiamMask 项目网站：http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask/ 目录摘要1.引言2....
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hgj1h的博客
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《Road Damage Detection Based on Unsupervised Disparity Map Segmentation》 刘明教授2020TITS文章 最近在做综述，看了这篇文章，总结一下。 一些特定的场景深度学习的方法还是有点勉强，这里提出了利用视差图的方法来进行检测道路损坏。有点意思。 利用非监督的方法进行road damage识别。这里作者主要引入了视差图的方法，通过最小化视差投影的能量函数来求投影方程的系数。而对于使得baseline角度不为road damage， 作者设计
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在深度学习和计算机视觉任务中，掩膜通常与语义分割、实例分割和目标检测等任务密切相关。它是对图像中感兴趣区域的一种显式表示，有助于模型学习和理解图像中不同部分的含义和关系。掩膜的创建和使用取决于特定的任务和应用场景，通常需要结合相关的图像处理算法和技术来实现目标的识别、分割或处理。掩膜也可以是多通道的，每个通道可能表示不同类型的信息或目标。掩膜（Mask）是计算机视觉和图像处理中的一个概念，它通常是。掩膜可以是二进制的（即只包含 0 或 1 的数值），其中。
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MaskLab2018年发表于CVPR，这是一篇关于实例分割的文章。 论文地址:MaskLab: Instance Segmentation by Refining Object Detection with Semantic and Direction Features 作者Liang-Chieh Chen(陈良杰)，台湾人。加州大学洛杉矶分校的在读博士（不知道毕业了没），当时作者在谷歌工作。 ...
【图像增广库imgaug】官方文档翻译（三）：增强分割图
knight0_o的博客
06-08 1175
分割图图像扩充
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