计算机视觉领域的主要研究方向
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2022-09-16 22:30:26
主要区分:图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割...
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图像分类(image classification)
识别图像中存在的内容,只进行label分类。如下图所示,分类结果包括人(person)、树(tree)、草地(grass)、天空(sky)
目标检测(object detection)
不仅要识别图像中目标的类别,还要框选出位置。如下图所示
语义分割(semantic segmentation)
相比目标检测更加精细,需要将目标区域(mask)标注出来。如下图©所示,其中人(person)用浅蓝色标注,绵羊(sheep)用深蓝色标注,狗(dog)用红色标注,其他物体不做区分,全部归为背景(background)标注为绿色。
实例分割(instance segmentation)
相比语义分割难度更大,还需要区别属于相同类别的不同实例。如上图(d)所示,需要区分每一只绵羊。
全景分割(panoptic segmentation)
以上分割都只关注类别中包含的目标,之外所有都划分成背景,而全景分割则不存在背景概念,图中所有像素都应该归为某一具体类别。
除此之外还有:目标跟踪、超分重建等
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