什么是语义分割

前言

什么是语义分割

常见分割任务

1. 语义分割(semantic segmentation)

   • 经典网路模型：FCN

   • 

   • 对每个像素进行分类，每个像素属于哪个类别

2. 实例分割(Instance segmentation)

   • 经典网络模型: Mask R-CNN

   • 

   • 对同一类的不同目标用不同颜色进行区分

3. 全景分割(Panoramic segmentation)

   • 经典网络模型: Panoptic FPN

   • 以上两种类型的结合加上对背景进行分割(比如：蓝天、白云等)

常见的数据集格式

1. PASCAL VOC (PNG图片)一通道的图片 实际显示是经过处理的，便于观察

   

   比如像素值0对应黑色，

   像素值1对应红色

   其他都可以自己定义

   范围:0~255

   注意： 边缘以及忽略的像素(用一种颜色区分出来)，因为在边缘也不好区分是目标还是背景，所以在训练网络时会忽略掉该颜色

2. MS COCO 针对图像中的每一个目标都记录了多边形坐标

   

   不像前者有忽略的边缘区域

常见的语义分割评价指标

语义分割标注工具

Labelme: github链接

人工一个一个点标出来

EISeg: github链接

半自动标注工具，提供好预训练好的模型。