经典语义分割模型代码 语义分割 实例分割_经典语义分割模型代码


图像分割(image segmentation)是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向，是根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。图解如下：

1、图像分类(image classification)

识别图像中存在的内容，如下图，有人(person)、树(tree)、草地(grass)、天空(sky)


经典语义分割模型代码 语义分割 实例分割_详细教程_02


2、目标检测(object detection)

识别图像中存在的内容和检测其位置，如下图，以识别和检测人(person)为例


经典语义分割模型代码 语义分割 实例分割_详细教程_03


3、语义分割(semantic segmentation)

对图像中的每个像素打上类别标签，如下图，把图像分为人(红色)、树木(深绿)、草地(浅绿)、天空(蓝色)标签


经典语义分割模型代码 语义分割 实例分割_目标检测_04


4、实例分割(instance segmentation)

目标检测和语义分割的结合，在图像中将目标检测出来(目标检测)，然后对每个像素打上标签(语义分割)。对比上图、下图，如以人(person)为目标，语义分割不区分属于相同类别的不同实例(所有人都标为红色)，实例分割区分同类的不同实例(使用不同颜色区分不同的人)


经典语义分割模型代码 语义分割 实例分割_tensorflow 目标分割_05


5、全景分割(panoptic segmentation)

语义分割和实例分割的结合，即要对所有目标都检测出来，又要区分出同个类别中的不同实例。对比上图、下图，实例分割只对图像中的目标(如上图中的人)进行检测和按像素分割，区分不同实例(使用不同颜色)，而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割，区分不同实例(使用不同颜色)


经典语义分割模型代码 语义分割 实例分割_详细教程_06


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