【圖解AI】什麼是語義分割、實例分割、全景分割

圖像分割（image segmentation）是計算機視覺中很是重要的研究和應用方向，是根據某些規則將圖片中的像素分紅不一樣的部分、打上不一樣標籤。圖解以下：算法

一、圖像分類（image classification）微信

識別圖像中存在的內容，以下圖，有人（person）、樹（tree）、草地（grass）、天空（sky）網絡

二、目標檢測（object detection）分佈式

識別圖像中存在的內容和檢測其位置，以下圖，以識別和檢測人（person）爲例函數

三、語義分割（semantic segmentation）oop

對圖像中的每一個像素打上類別標籤，以下圖，把圖像分爲人（紅色）、樹木（深綠）、草地（淺綠）、天空（藍色）標籤學習

四、實例分割（instance segmentation）大數據

目標檢測和語義分割的結合，在圖像中將目標檢測出來（目標檢測），而後對每一個像素打上標籤（語義分割）。對比上圖、下圖，如以人（person）爲目標，語義分割不區分屬於相同類別的不一樣實例（全部人都標爲紅色），實例分割區分同類的不一樣實例（使用不一樣顏色區分不一樣的人）人工智能

五、全景分割（panoptic segmentation）spa

語義分割和實例分割的結合，即要對全部目標都檢測出來，又要區分出同個類別中的不一樣實例。對比上圖、下圖，實例分割只對圖像中的目標（如上圖中的人）進行檢測和按像素分割，區分不一樣實例（使用不一樣顏色），而全景分割是對圖中的全部物體包括背景都要進行檢測和分割，區分不一樣實例（使用不一樣顏色）

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