weixin_44457930的博客

在CV领域，图像识别、目标检测用的比语义分割多很多，我在过去的几年里，几乎没有用过语义分割做过项目。但语义分割作为CV中极其重要的一环，有必要掌握。深度学习的某一个领域要想快速入门，要做的不是去看有哪些模型，而是要先把模型当成一个黑盒，然后搞明白这个黑盒的输入输出是什么，评价指标有哪些，损失函数有哪些，知道这些后，再去看看有哪些模型。

任务类型：支持目标检测、语义分割、动作识别、图像分类等。类别数量：包含 20 个物体类别（如aeroplanebicyclecar等）以及一个背景类别。图像数量训练集 + 验证集：共 11,530 张图像。测试集：未公开标注，需提交结果到官方服务器进行评估。Pascal VOC 2012 数据集的文件结构清晰，格式规范，非常适合初学者和研究者使用。它的多任务支持（目标检测、语义分割、实例分割等）使其成为计算机视觉领域的基准数据集之一。