【深度学习】语义分割入门的总结

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作者：Yanpeng Sun https://zhuanlan.zhihu.com/p/74318967 声明：仅做学术分享，侵删 语义分割 目的 ：给定一张图像，我们要对这张图像上的每个pixel逐一进行分类，结果展示如下图： 上图中的实例分割是语义分割的延伸，要区别出相同类别的不同个体。 应用场景 ：无人驾驶、辅助医疗等。 语义分割方法发展过程： 1.灰度分割(Gray Level Segmentation) 语义分割的最简单形式是对一个区域设定必须满足的硬编码规则或属性，进而指定特定类别标签. 编码规则可以根据像素的属性来构建，如灰度级强度(gray level intensity). 基于该技术的一种分割方法是 Split and Merge 算法. 该算法是通过递归地将图像分割为子区域，直到可以分配标签；然后再合并具有相同标签的相邻子区域。 这种方法的问题是规则必须是硬编码的. 而且，仅使用灰度级信息是很难表示比如人类等复杂类别的 ………………………………