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（語義分割）。對比上圖、下圖，如以人（person）為目標，語義分割不區分屬於相同類別的不同例項（所有人都標為紅色），例項分割區分同類的不同例項（使用不同顏色區分不同的人）
全景分割（panoptic segmentation）
語義分割和例項分割的結合，即要對所有目標都檢測出來，又要區分出同個類別中的不同例項。對比上圖、下圖，例項分割只對影象中的目標（如上圖中的人）進行檢測和按畫素分割，區分不同例項（使用不同顏色），而全景分割是對圖中的所有物體包括背景都要進行檢測和分割，區分不同例項（使用不同顏色）
語義分割 例項分割 全景分割的關係和區別
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...
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...
場景解析和語義分割區別 語義分割概念及應用介紹
近年來，以深度學習為中心的機器學習技術引起了人們的關注。比如自動駕駛汽車已經逐漸成為可能，但在整個深度學習過程，需要演算法識別和學習作為原始資料提供的影象，在這一過程中，應用到了語義分割技術。下面讓我們來看看語義分割的需求是如何演變的。早期，計算機視覺的初始應用需求只是識別基本元素，例如邊緣 線和曲...