這三者的區別請參考超畫素、語義分割、例項分割、全景分割 傻傻分不清？簡單來說：
1. 語義分割是最簡單的，對每個畫素做分類，比如說將這幅影象分為人和汽車。但是具體有三個人，無法對這三個人做具體區分。
注意是每乙個畫素點，不分前景、背景。
2. 例項分割是在語義分割的基礎上，對這三個人做具體區分，分出甲、乙、丙三個人。一般分為自頂向下和自底向上兩種：
自頂向下是先畫出乙個個矩形框，然後再在矩形框內做語義分割，找出具體的mask。
自底向上是先做語義分割，之後再在語義分割好的影象上進行進一步區分不同的mask。
只是目標物體，既只有前景
3. 全景分割是例項分割的公升級版。就是將背景圖也進行例項分割，可以理解為一種張影象不再分為前景、背景，所有的都是前景，全部要進行例項分割。
注意是每乙個畫素點，不分前景、背景。
超畫素 語義分割 例項分割 全景分割 傻傻分不清？
在計算機視覺中，影象分割是個非常重要且基礎的研究方向。簡單來說，影象分割 image segmentation 就是根據某些規則把中的畫素分成不同的部分 加不同的標籤 影象分割中的一些常見的術語有 superpixels 超畫素 semantic segmentation 語義分割 instance...
語義 例項 全景分割概念理解
語義分割 semantic segmentation 對影象中的每個畫素打上類別標籤，如下圖，把影象分為人 紅色 樹木 深綠 草地 淺綠 天空 藍色 標籤 例項分割 instance segmentation 目標檢測和語義分割的結合，在影象中將目標檢測出來 目標檢測 然後對每個畫素打上標籤 語義分...
語義分割綜述
目前語義分割的流行框架可以分為前端 後端。前端採用fcn定位不同類別的物體，後端採用rf crf mrf 精確定位物體邊界。也就是說，前端解決 是什麼 what 後端解決 在 where 可以把語義分割網路分為兩類 以fcn為代表的編解碼器 encode decode 網路 以deeplab為代表的...