图像分割指的是从一张图中将 object 分割出来。传统的图像分割方法是分割成很多像素,看每个像素之间的相似度,相似的像素聚合起来一些区域,再输出。但传统的图像分割技术无法学习到语义的信息,只能知道图中的 object,但不知道 object 是什么物体。另外,因为采用了无监督的学习,在分割边角时精度不高。
而基于深度学习的分割技术基于监督学习,将很多训练样本接入技术中。同时还 可以得到分割的结果和分类的结果,理解每个像素的实例归属。而且在大规模的数据 前提下,编码器和解码器模型可以精细的分割 object 的边缘。
资源来源于《给ITer的技术前沿课》
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