11计算机视觉—语义分割与转置卷积

1.语义分割

​ 它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。 图展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签。 与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。

• 语义分割将图片中的每个像素分类到对应的类别中

应用

• 背景虚化
• 路面分割

语义分割和实例分割

计算机视觉领域还有2个与语义分割相似的重要问题，即图像分割（image segmentation）和实例分割（instance segmentation）。 我们在这里将它们同语义分割简单区分一下。

• 图像分割将图像划分为若干组成区域，这类问题的方法通常利用图像中像素之间的相关性。它在训练时不需要有关图像像素的标签信息，在预测时也无法保证分割出的区域具有我们希望得到的语义。以 上图中的图像作为输入，图像分割可能会将狗分为两个区域：一个覆盖以黑色为主的嘴和眼睛，另一个覆盖以黄色为主的其余部分身体。
• 实例分割也叫同时检测并分割（simultaneous detection and segmentation），它