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？ 1、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 ...
原文：语义分割和分类
. 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。 . 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。 . 实例分割：把属于同一类别的不同个体区分出来，比如人 ，人 ，车 ，车 ，树 ，树 ，树 ... .anopti ...
2019-10-21 22:27 0 1212 推荐指数：
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