双重角度看语义分割：传统语义分割方法对比深度学习语义分割方法_语义分割传统方法

作者：我家小花儿 | 2024-06-09 19:53:08

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语义分割传统方法

一、论文研究背景

语义分割（Semantic segmentatio）是计算机视觉中的关键任务之一。现实中，越来越多的应用场景需要从影像中推理出相关的知识或语义（即由具体到抽象的过程）。作为计算机视觉的核心问题，语义分割对于场景理解的重要性日渐突出。

1.1相关概念辨析

①语义分割 ②实例分割 ③全景分割

三者的具体关系大致可以理解为如下：

语义即图像想要表达的意思，语义分割可以简单理解为抠图+分类。如下图b图所示，行人标为红色、汽车标为蓝色。实例分割是在语义分割的基础之上，对图像上除背景以外的对象进行分类。与语义分割不同的是，每一个对象都是单独的，不再按照大类划分。即每一个人都对应一个颜色，每一辆车也对应一个颜色。实例分割=语义分割+实例分割，理解为两者的结合，如下图的d图所示。

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双重角度看语义分割：传统语义分割方法 对比 深度学习语义分割方法_语义分割传统方法

一、论文研究背景

1.1相关概念辨析

双重角度看语义分割：传统语义分割方法对比深度学习语义分割方法_语义分割传统方法