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2D语义分割

2D语义分割

发布时间:2023-04-13

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项目周期:6月

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项目介绍

?语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割,其通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块,并识别出每个区域块的语义类别,实现从底层到高层的语义推理过程,最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像。图像语义分割方法有传统方法和基于卷积神经网络的方法,而传统的语义分割方法又可分为基于统计的方法和基于几何的方法。随着深度学习的发展,语义分割技术得到很大的进步,基于卷积神经网络的语义分割方法与传统的语义分割方法最大不同是,网络可以自动学习图像的特征,进行端到端的分类学习,大大提升语义分割的精确度。


?基于候选区域的语义分割方法首先从图像中提取自由形式的区域并对他们的特征进行描述,然后再基于区域进行分类,最后将基于区域的预测转换为像素级别预测,并使用包含像素最高得分的区域来标记像素。该方法虽然为语义分割的发展带来很大的进步,但是它需要生成大量的候选区域,此过程要花费大量的时间和内存空间。此外,不同算法提取的候选区域集的质量也千差万别,这将直接影响了最终的语义分割效果。