目标分割示意

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2023-01-12 15:18:46

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小目标分割论文阅读-TPAMI-Small-Object Sensitive Segmentation Using Across Feature Map Attention

全卷积(convolutional):采样端对端的卷积网络，将普通分类网络的全连接层换上对应的卷积层(FCN) 上采样(upsample):即反卷积(deconvolution)，恢复图片的位置信息等，反卷积层可以通过最小化误差学习得到。图像上子区域的集合，或是从图像中提取的轮廓线的集合(例如边缘检测)。Dice系数通过计算预测分割结果和实际目标区域之间的重叠部分，给出一个衡量两者相似度的评分，平均Dice系数是所有类别的Dice系数的平均值，用来综合评估模型在所有类别上的分割表现。(像素的集合)的过程。

计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？ 1、Image Classification（图像分类）图像分类（下图左）就是对图像判断出所属的分类，比如在学习分类中数据集有人（person）、羊（sheep）、狗（dog）和猫（cat）四种，图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类，比如下图的例子是含有person、sheep和dog...

联合目标检测和语义分割目标检测目标检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象（例如人，建筑物或汽车）的实例。然而现实中物体的尺寸、姿态、位置都有很大的差异，甚至还可能出现重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。图1：目标检测示意图https://en.wikipedia.org/wiki/Object_detection 什么是目标检测目标检测的任务是找出感兴趣的目标，确定他们的类别和位置，这也是计算机视觉的核心问题之一。计算机视觉中关于图像识别有

一个图像是许多像素的集合，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。基于深度学习的图像分割技术主要分为：语义分割、实例分割、全景分割语义分割，即图像上所有像素点进行分类，同一类别目标不要求区别实例分割，即目标检测+语义分割，对图像中存在的Object进行分割，同一类别有区别全景分割，即语义分割和实例分割的结合，图像中所有物体包括背景也要进行检测和分割本文除最后个人总结外，全为摘抄参考文章，侵权立删！

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