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杭州曼孚科技有限公司

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熱門人工智能標(biāo)注早知道

2019-11-25 01:17:20  1119次瀏覽 次瀏覽
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5.近年來(lái),以深度學(xué)習(xí)為中心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引起了人們的關(guān)注。比如自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)逐漸成為可能,但在整個(gè)深度學(xué)習(xí)過程,需要算法識(shí)別和學(xué)習(xí)作為原始數(shù)據(jù)提供的圖像,在這一過程中,應(yīng)用到了語(yǔ)義分割技術(shù)。下面讓我們來(lái)看看語(yǔ)義分割的需求是如何演變的。早期,計(jì)算機(jī)視覺的初始應(yīng)用需求只是識(shí)別基本元素,例如邊緣(線和曲線)或漸變。然而,僅僅通過全像素語(yǔ)義分割的創(chuàng)造來(lái)理解像素級(jí)的圖像,它將屬于同一目標(biāo)的圖像部分聚集在一起,從而擴(kuò)展了語(yǔ)義分割的應(yīng)用場(chǎng)景。語(yǔ)義分割是一種典型的計(jì)算機(jī)視覺問題,其涉及將一些原始數(shù)據(jù)(例如,平面圖像)作為輸入并將它們轉(zhuǎn)換為具有突出顯示的感興趣區(qū)域的掩模。許多人使用術(shù)語(yǔ)全像素語(yǔ)義分割(full-pixelsemanticsegmentation),其中圖像中的每個(gè)像素根據(jù)其所屬的感興趣對(duì)象被分配類別ID。早期的計(jì)算機(jī)視覺問題只發(fā)現(xiàn)邊緣(線條和曲線)或漸變等元素,但它們從未完全按照人類感知的方式提供像素級(jí)別的圖像理解。語(yǔ)義分割將屬于同一目標(biāo)的圖像部分聚集在一起來(lái)解決這個(gè)問題,從而擴(kuò)展了其應(yīng)用領(lǐng)域。注意,與其他基于圖像的任務(wù)相比,語(yǔ)義分割是完全不同的且先進(jìn)的,例如,圖像分類:識(shí)別圖像中存在的內(nèi)容。物體識(shí)別和檢測(cè):識(shí)別圖像中的內(nèi)容和位置(通過邊界框)。語(yǔ)義分割:識(shí)別圖像中存在的內(nèi)容以及位置(通過查找屬于它的所有像素)。全像素語(yǔ)義分割根據(jù)其所屬的感興趣對(duì)象分配圖像中的每個(gè)像素具有的類別ID。 下面定義語(yǔ)義分割的類型,以便更好地理解其相關(guān)概念。

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