目标检测:在图像中标记和边界框定位特定对象,如行人检测、物体检测等。
语义分割:对图像中的每个像素进行分类,将其分配给不同的语义类别,如图像分割、道路分割等。
实例分割:在图像中标记和分割出每个对象的区域,实现像素级别的分割,如人体分割、物体分割等。
图像生成:生成新的图像,如GAN(生成对抗网络)应用,如生成逼真的图像、图像修复等。
您可以在ModelScope的文档、示例代码或GitHub存储库中找到这些任务的训练示例。请注意,具体的示例和代码可能会根据不同的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和模型架构(如ResNet、YOLO、UNet等)而有所不同。