原文:分類、目標檢測、語義分割、實例分割的區別

計算機視覺的任務很多,有圖像分類 目標檢測 語義分割 實例分割和全景分割等,那它們的區別是什么呢 Image Classification 圖像分類 圖像分類 下圖左 就是對圖像判斷出所屬的分類,比如在學習分類中數據集有人 person 羊 sheep 狗 dog 和貓 cat 四種,圖像分類要求給定一個圖片輸出圖片里含有哪些分類,比如下圖的例子是含有person sheep和dog三種。 Ob ...

2019-07-08 22:24 0 6193 推薦指數:

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語義分割實例分割

標准語義分割是指為每個像素分類,得到它的所屬類;使用標准的PASCAL VOC IoU(intersection-over-union)得分來評估預測結果與真實場景之間的匹配准確度, 算法能夠對圖像中的每一個像素點進行准確的類別預測. 實例分割,是語義分割的子類型,同時對每個目標進行定位和語義 ...

Wed Mar 06 04:17:00 CST 2019 0 2949
目標檢測實例分割學習

目標檢測實例分割學習 這里只列舉一些我本人覺得講得很清楚的博文,以便於自己的學習 綜述1:https://www.zhihu.com/question/21665775 這篇文章對計算機視覺做了一個很好的、很生動的綜述 綜述2:https://www.cnblogs.com ...

Thu Dec 26 00:59:00 CST 2019 0 1538
圖像分類目標檢測、圖像分割區別

2020-09-24 1、圖像分類 圖像分類主要是基於圖像的內容對圖像進行標記,通常會有一組固定的標簽,而你的模型必須預測出最適合圖像的標簽。這個問題對於機器來說相當困難的,因為它看到的只是圖像中的一組數字流。 上圖片來自於Google Images 而且,世界各地經常會舉辦多種多樣 ...

Thu Sep 24 19:35:00 CST 2020 0 1547
語義分割分類

1. 語義分割:給圖像每個像素一個語義標簽或者給點雲中每個點一個語義標簽。缺點:如果無法對實例進行判別,比如把人的標簽訂為紅色像素,如果有兩個紅色像素,無法區分這兩個紅色像素是屬於同一個人還是屬於不同的人。 2. 分類:划分不同類別的事物。比如人,車,樹。缺點:無法區分同類別中的個體。 3. ...

Tue Oct 22 06:27:00 CST 2019 0 1212
 
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