详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割...
2020-09-24 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程 ...
原文：分类、目标检测、语义分割、实例分割的区别
计算机视觉的任务很多，有图像分类 目标检测 语义分割 实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢 Image Classification 图像分类 图像分类 下图左 就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人 person 羊 sheep 狗 dog 和猫 cat 四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person sheep和dog三种。 Ob ...
2019-07-08 22:24 0 6193 推荐指数：
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语义分割与实例分割
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目标检测、实例分割学习
目标检测、实例分割学习 这里只列举一些我本人觉得讲得很清楚的博文，以便于自己的学习 综述1：https://www.zhihu.com/question/21665775 这篇文章对计算机视觉做了一个很好的、很生动的综述 综述2：https://www.cnblogs.com ...
图像分类、目标检测、图像分割区别
2020-09-24 1、图像分类 图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images 而且，世界各地经常会举办多种多样 ...
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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. ...
MaskRCNN配置（目标检测算法+语义分割算法）
创建虚拟环境 conda create -n MaskRCNN python=3.6 pip 激活命令：conda activate MaskRCNN 退出命令：conda deactivate ...