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？ 1、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 ...
原文：語義分割和分類
. 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。 . 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。 . 實例分割：把屬於同一類別的不同個體區分出來，比如人 ，人 ，車 ，車 ，樹 ，樹 ，樹 ... .anopti ...
2019-10-21 22:27 0 1212 推薦指數：
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