图像分割与目标检测与区别

检测与分割的区别:https://www.leiphone.com/category/yanxishe/Fah5xOL3Qb96k1NL.html

1. 目标检测:预测包围盒

YOLO,Fast-RCNN,似乎还有个SSD
输入:一个矩阵(输入图像),每个像素有 3 个值(红、绿、蓝),如果是黑色和白色,则每个像素有 1 个值
输出:由左上角和大小定义的边框列表

2. 图像分割:预测掩模

记得最早是FCN?Mask RCNN,Unet,Segnet
输入:是一个矩阵(输入图像),每个像素有 3 个值(红、绿、蓝),如果是黑色和白色,则每个像素有 1 个值
输出:是一个矩阵(掩模图像),每个像素有一个包含指定类别的值

2.1 语义分割与实例分割:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/303355997
在这里插入图片描述

  • 语义分割是对图像中的每一块像素都应该给出类别标签,掩膜改在每一块像素
  • 实例分割只需要给出我们关注的物体的像素的类别标签,有时可以看成二值化的语义分割,掩膜只改在我要的物体。
  • 我的理解是两者其实没有本质的区别

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