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计算机视觉领域的主要研究方向

文章目录

  • 图像分类（image classification）
  • 目标检测（object detection）
  • 语义分割（semantic segmentation）
  • 实例分割（instance segmentation）
  • 全景分割（panoptic segmentation）

参考：https://my.oschina.net/u/876354/blog/3055850

图像分类（image classification）

识别图像中存在的内容，只进行label分类。如下图所示，分类结果包括人（person）、树（tree）、草地（grass）、天空（sky）
计算机视觉领域的主要研究方向_第1张图片

目标检测（object detection）

不仅要识别图像中目标的类别，还要框选出位置。如下图所示
计算机视觉领域的主要研究方向_第2张图片

语义分割（semantic segmentation）

相比目标检测更加精细，需要将目标区域(mask)标注出来。如下图©所示，其中人(person)用浅蓝色标注，绵羊(sheep)用深蓝色标注，狗(dog)用红色标注，其他物体不做区分，全部归为背景(background)标注为绿色。
计算机视觉领域的主要研究方向_第3张图片

实例分割（instance segmentation）

相比语义分割难度更大，还需要区别属于相同类别的不同实例。如上图(d)所示，需要区分每一只绵羊。

全景分割（panoptic segmentation）

以上分割都只关注类别中包含的目标，之外所有都划分成背景，而全景分割则不存在背景概念，图中所有像素都应该归为某一具体类别。

计算机视觉领域的主要研究方向_第4张图片

除此之外还有：目标跟踪、超分重建等

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