之前看过一篇使用分割思想进行目标检测,所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。
1 、semantic segmentation(语义分割)
通常意义上的目标分割指的就是语义分割,图像语义分割,简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类
语义分割(下图左)就是需要区分到图中每一点像素点,而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图左,标注为人,羊,狗,草地。而不需要羊1,羊2,羊3,羊4,羊5等。
2、Instance segmentation(实例分割)
实例分割(上图右)其实就是目标检测和语义分割的结合。相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体(羊1,羊2,羊3...)
3、Panoramic segmentation(全景分割)
全景分割是语义分割和实例分割的结合。
跟实例分割不同的是:实例分割只对图像中的object进行检测,并对检测到的object进行分割,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。
最后放上一张总结的图片
参考文章: