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)
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
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
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)
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)
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参考文献:K码农-http://kmanong.top/kmn/qxw/form/home?top_cate=28
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