目标检测与图像分割的区别_语义分割和实例分割最新论文

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

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（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。

目标检测与图像分割的区别_语义分割和实例分割最新论文

2、Object detection（目标检测）

目标检测（上图右）简单来说就是图片里面有什么？分别在哪里？（把它们用矩形框框住）

目前常用的目标检测算法有Faster R-CNN和基于YOLO的目标检测的算法

3、semantic segmentation（语义分割）

通常意义上的目标分割指的就是语义分割

语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图左，标注为人，羊，狗，草地。而不需要羊1，羊2，羊3，羊4，羊5等。

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4、Instance segmentation（实例分割）

实例分割（上图右）其实就是目标检测和语义分割的结合。相对目标检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体（羊1，羊2，羊3…）

目前常用的实例分割算法是Mask R-CNN。

Mask R-CNN 通过向 Faster R-CNN 添加一个分支来进行像素级分割，该分支输出一个二进制掩码，该掩码表示给定像素是否为目标对象的一部分：该分支是基于卷积神经网络特征映射的全卷积网络。将给定的卷积神经网络特征映射作为输入，输出为一个矩阵，其中像素属于该对象的所有位置用 1 表示，其他位置则用 0 表示，这就是二进制掩码。

一旦生成这些掩码， Mask R-CNN 将 RoIAlign 与来自 Faster R-CNN 的分类和边界框相结合，以便进行精确的分割：

5、Panoramic segmentation（全景分割）

全景分割是语义分割和实例分割的结合。跟实例分割不同的是：实例分割只对图像中的object进行检测，并对检测到的object进行分割，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。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172444.html原文链接：https://javaforall.cn