分割

文档摘要

分割我们之前学习了对象检测，它允许我们通过预测它们的“边界框”来定位图像中的对象。然而，对于某些任务，我们不仅需要边界框，还需要更精确的对象定位。这个任务被称为分割。课前测验分割可以被视为像素分类，对于图像中的每个像素，我们需要预测其类别（“背景”是一个类别）。主要有两种分割算法：语义分割只告诉像素类别，而不区分同一类别的不同对象。实例分割将类别划分为不同的实例。例如，在实例分割中，这些羊是不同的对象，而在语义分割中，所有羊都被表示为一个类别。图片来自这篇博客文章有多种神经架构用于分割，但它们都有相同的结构。某种程度上，这与你之前学到的自动编码器相似，但我们的目标不是解构原始图像，而是解构一个掩码。