论文查重 知网查重 知网论文查重 知网查重检测 中国知网查重
Copyright ©2013-2017 中国知网论文查重检测系统入口 All Rights Reserved. 网站备案号：黔ICP备19012782号-3.
目标检测和实例分割这两项任务所需要识别的对象都是单独的个体，需要算法不 仅要识别出来感兴趣的物体是什么类别，而且要把相同类别的不同个体分隔开来。 语 义分割和实例分割这两项任务对于被识别的对象来说，对于位置的识别比检测中用矩 形框表示的“大概的位置”更加严格，需要得到被识别对象的确切边缘信息。 可以说 实例分割是目标检测和语义分割这两项任务综合起来得到的一个任务，事实上，深度学习中语义分割算法也是由目标检测算法和语义分割算法发展而来。
对于目标检测的需求用语义分割反而效果不好。 如果走“图像分割->几何和纹理特征抽取->特征匹配”的图像理解路线，在图像分割这一步就卡住了，现在的图像分割算法都太垃圾了，完全无法进行几何特征抽取，纹理也没法很好描述。 好像也没人走这条路了。
图像分割和检测能够统一起来做吗？ - 知乎 图像分割和检测能够统一起来做吗？ 图像分割和检测能够统一起来做吗？ 图像分割基本思路是给每一个像素点分配类别标签。 目标检测是把目标框出来并打上标签。 这样看起来，分割是比检测更精细的，完成了分割自然就完成了检测。
目标分割在计算机视觉领域由于具体需求的不同，研究人员通常将其分为两项任务：语义分割和实例分割。 语义分割的目的是判断在单张或者连续的图片（视频）中，某种类别的感兴趣的 物体是否存在，如果存在，需要将这一种类别感兴趣物体的具体像素位置在图片中标 注出来。