在计算机视觉中，主要有三大任务，分类，检测与分割。 分类一般是作为主干网而存在着，在上一篇中，我们介绍了历年检测模型，详细内容可参考:目标检测历年最佳模型 本篇将介绍分割模型。 在语义分割的研究过程中，深度学习一直占居着主要的位置 ...

标准语义分割是指为每个像素分类，得到它的所属类;使用标准的PASCAL VOC IoU（intersection-over-union）得分来评估预测结果与真实场景之间的匹配准确度， 算法能够对图像中的每一个像素点进行准确的类别预测. 实例分割，是语义分割的子类型，同时对每个目标进行定位和语义 ...

引用自：https://www.leiphone.com/news/201705/YbRHBVIjhqVBP0X5.html 大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域，或语音识别，期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音，然后给予你适当的反馈和回复。嗯，看到这里你应该已经猜到了，图像领域 ...

图像分割算法总结 1.评价指标： 普通指标： Pixel Accuracy(PA,像素精度)：标记正确的像素点占所有像素点的比例。混淆矩阵中=\(\frac{{\rm{对角线}}}{总和}\) Mean Pixel Accuracy（MPA 均像素精度）：计算每个类内被正确分类像素数的比例 ...

1. 语义分割：给图像每个像素一个语义标签或者给点云中每个点一个语义标签。缺点：如果无法对实例进行判别，比如把人的标签订为红色像素，如果有两个红色像素，无法区分这两个红色像素是属于同一个人还是属于不同的人。 2. 分类：划分不同类别的事物。比如人，车，树。缺点：无法区分同类别中的个体。 3. ...

​ 前言 本文对语义分割相关重要论文进行了简要概述，介绍了它们的主要改进方法和改进效果，并提供了这些论文的下载方式。 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 语义分割 (Semantic ...

本文记录了博主阅读ICCV2019一篇关于语义分割论文的笔记 论文题目：《PointRend: Image Segmentation as Rendering》 原文地址：https://arxiv.org/abs/1912.08193 开源地址：https://github.com ...

1. 交叉熵损失 语义分割时相当于对每个像素进行分类，所以实际是一个分类任务 对每一个像素的预测值与实际值比较，将损失求平均，是所以最常用的还是交叉熵损失 self.CE = nn.CrossEntropyLoss(weight=weight, ignore_index ...