计算机视觉任务的理解:图像识别,目标检测,语义分割,实例分割,全景分割

  • 图像识别:主要是常见的分类问题。输入图片到神经网络,输出为当前样本属于每个类别的概率。通常选取概率最大的作为样本的预测结果。
  • 目标检测:通过算法检测出图片中常见物体的大致位置,通常用边界框去表示,并分类出边界框中物体的类别信息。
  • 语义分割:像素级的分类,分析每个像素点的分类,但并不区分同一类别中不同的对象。
  • 实例分割:目标检测和语义分割的结合。实例分割相对于目标检测,是对每个像素点进行分类。
  • 全景分割:语义分割和实例分割的结合。全景分割相对于实例分割,增加了对背景等的分割。
  • 计算机视觉任务的理解:图像识别,目标检测,语义分割,实例分割,全景分割