您好,今天小怡来为大家解答以上的问题。语义分割和实例分割相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

语义分割和实例分割(语义分割和实例分割的根本区别)语义分割和实例分割(语义分割和实例分割的根本区别)


语义分割和实例分割(语义分割和实例分割的根本区别)


1、空间和条件分离。

2、我们知道一个图像只不过是许多像素的。

3、图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，因此图像分割可以认为是按像素进行分类的问题。

4、传统的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。

5、而基于深度学习的图像分割技术则是利用卷积神经网络，来理解图像中的每个像素所代表的真实世界物体，这在以前是难以想象的。

6、基于深度学习的图像分割技术主要分为两类：语义分割及实例分割。

7、语义分割会为图像中的每个像素分配一个类别，但是同一类别之间的对象不会区分。

8、而实例分割，只对特定的物体进行分类。

9、这看起来与目标检测相似，不同的是目标检测输出目标的边界框和类别，实例分割输出的是目标的Mask和类别。

10、“分割原理”是TRIZ中40条发明原理的NO.1。

11、意指：将一个有形或无形的物体分成若干部分，或存在、或可合并和装拆。

12、具体方法如下：（1）把一个物体分成相互的部分；（2）将物体分成容易组装和拆卸的部分；（3）进一步分割，加以改造。

13、TRIZ——分割原理·利弊：由上述例子可知，分割原理有至少三点优势：（1）分割后，我们可以更好分析其特性；（2）分割的物体能更灵活的进行作和处理；（3）便于生产，能够产生新的事物。

14、当然我们也需要注意到分割原理可能产生如下的一些副作用：（1）可能增加事物的复杂性；（2）可能失去事物原本的能力和作用；（3）分割的可行性需要更多的考虑和验证。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。