語義分割：基於opencv和深度學習（一）
semantic segmentation with opencv and deep learning
傳統的分割方法是將影象分割為若干部分（標準化切割、圖形切割、抓取切割、超畫素等）；然而，演算法並沒有真正理解這些部分所代表的內容。
另一方面，語義分割演算法試圖：
enet的乙個主要優點是它的速度比大型模型快18倍，需要的引數比大型模型少79倍，具有相似或更好的精度。型號本身只有3.2兆！在的計算機上，一次cpu**需要0.2秒——如果使用gpu，這個分段網路可以執行得更快。paszke等人。在cityscapes資料集上訓練該資料集，這是乙個語義的、例項化的、密集的畫素注釋，包含20-30個類（取決於使用的模型）。顧名思義，城市景觀資料集包括可用於城市場景理解的影象示例，包括自動駕駛車輛。
使用的特定模型在20個課題中進行了訓練，包括：
專案有四個目錄：
enet cityscapes/：包含預先訓練的深度學習模型、專案列表和與專案對應的顏色標籤。
images/：選擇四個樣本影象來測試影象分割指令碼。
segment_video.py
深度學習 語義分割總結
翻譯自qure.ai 什麼是語義分割 對的每個畫素都做分類。較為重要的語義分割資料集有 voc2012 以及 mscoco 有哪幾種方法 傳統機器學習方法 如畫素級的決策樹分類，參考textonforest 以及 random forest based classifiers 再有就是深度學習方法。...
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...
場景解析和語義分割區別 語義分割概念及應用介紹
摘要 乙份關於語義分割的基本概述，涵蓋語義分割的特徵和可能的用途，包括地質檢測 自動駕駛 面部識別等。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...