目標檢測和圖像分割之間的區別
圖像檢測和圖像分割有什么區別？
人工智能對于圖像處理有不同的任務。在本文中，我將介紹目標檢測和圖像分割之間的區別。
在這兩個任務中，我們都希望找到圖像中某些感興趣的項目的位置。例如，我們可以有一組安全攝像頭照片，在每張照片上，我們想要識別照片中所有人的位置。
通常有兩種方法可以用于此：目標檢測（Object Detection）和圖像分割（Image Segmentation）。
目標檢測-預測包圍盒
當我們說到物體檢測時，我們通常會說到邊界盒。這意味著我們的圖像處理將在我們的圖片中識別每個人周圍的矩形。
邊框通常由左上角的位置（2 個坐標）和寬度和高度（以像素為單位）定義。
來自開放圖像數據集的注釋圖像。家庭堆雪人，來自 mwvchamber。在CC BY 2.0許可下使用的圖像。
|
如何理解目標檢測 如果我們回到任務：識別圖片上的所有人，則可以理解通過邊界框進行對象檢測的邏輯。 我們首先想到的解決方案是將圖像切成小塊，然后在每個子圖像上應用圖像分類，以區別該圖像是否是人類。對單個圖像進行分類是一項較容易的任務，并且是對象檢測的一項，因此，他們采用了這種分步方法。 當前，YOLO模型（You Only Look Once）是解決此問題的偉大發明。YOLO模型的開發人員已經構建了一個神經網絡，該神經網絡能夠立即執行整個邊界框方法！ |
|
|
當前用于目標檢測的最佳模型 YOLO Faster RCNN |
目標分割-預測掩模
一步一步地掃描圖像的邏輯替代方法是遠離畫框，而是逐像素地注釋圖像。
如果你這樣做，你將會有一個更詳細的模型，它基本上是輸入圖像的一個轉換。
來自開放圖像數據集的注釋圖像。家庭堆雪人，來自 mwvchamber。在CC BY 2.0許可下使用的圖像。
|
如何理解圖像分割 這個想法很基本：即使在掃描產品上的條形碼時，也可以應用一種算法來轉換輸入信息（通過應用各種過濾器），這樣，除了條形碼序列以外的所有信息在最終圖像中都不可見。 |
|
這是在圖像上定位條形碼的基本方法，但與在圖像分割中所發生的情況類似。 圖像分割的返回格式稱為掩碼:與原始圖像大小相同的圖像，但是對于每個像素，它只有一個布爾值來指示對象是否存在。 如果我們允許多個類別，它就會變得更加復雜：例如，它可以將一個海灘景觀分為三類：空氣、海洋和沙子。 |
|
|
當下圖像分割的最佳模型 Mask RCNN Unet Segnet |
比較總結
|
對象檢測 輸入是一個矩陣(輸入圖像)，每個像素有 3 個值(紅、綠、藍)，如果是黑色和白色，則每個像素有 1 個值 輸出是由左上角和大小定義的邊框列表 |
|
|
圖像分割 輸入是一個矩陣(輸入圖像)，每個像素有 3 個值(紅、綠、藍)，如果是黑色和白色，則每個像素有 1 個值 輸出是一個矩陣(掩模圖像)，每個像素有一個包含指定類別的值 |
責任編輯：lq
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
圖像處理
+關注
關注
27文章
1282瀏覽量
56657 -
圖像分割
+關注
關注
4文章
182瀏覽量
17981 -
圖像檢測
+關注
關注
0文章
33瀏覽量
11866
原文標題：計算機視覺：圖像檢測和圖像分割有什么區別？
文章出處：【微信號：vision263com，微信公眾號：新機器視覺】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發布評論請先 登錄
相關推薦
目標檢測與圖像識別的區別在哪
目標檢測與圖像識別是計算機視覺領域中的兩個重要研究方向，它們在實際應用中有著廣泛的應用，如自動駕駛、智能監控、醫療診斷等。盡管它們在某些方面有相似之處，但它們之間存在一些關鍵的
目標檢測與識別技術有哪些
目標檢測與識別技術是計算機視覺領域的重要研究方向，廣泛應用于安全監控、自動駕駛、醫療診斷、工業自動化等領域。 目標檢測與識別技術的基本概念 目標
目標檢測與識別技術的關系是什么
目標檢測與識別技術是計算機視覺領域的兩個重要研究方向，它們之間存在著密切的聯系和相互依賴的關系。 一、目標檢測與識別技術的概念
圖像檢測和圖像識別的原理、方法及應用場景
圖像檢測和圖像識別是計算機視覺領域的兩個重要概念，它們在許多應用場景中發揮著關鍵作用。 1. 定義 1.1 圖像檢測
圖像分割與語義分割中的CNN模型綜述
圖像分割與語義分割是計算機視覺領域的重要任務，旨在將圖像劃分為多個具有特定語義含義的區域或對象。卷積神經網絡（CNN）作為深度學習的一種核心模型，在
機器人視覺技術中常見的圖像分割方法
機器人視覺技術中的圖像分割方法是一個廣泛且深入的研究領域。圖像分割是將圖像劃分為多個區域或對象的過程，這些區域或對象具有某種共同的特征，如顏
機器人視覺技術中圖像分割方法有哪些
機器人視覺技術是人工智能領域的一個重要分支，它涉及到圖像處理、模式識別、機器學習等多個學科。圖像分割是機器人視覺技術中的一個重要環節，它的目標是從一幅
圖像檢測和圖像識別的區別是什么
圖像檢測和圖像識別是計算機視覺領域的兩個重要研究方向，它們在許多應用場景中都有著廣泛的應用。盡管它們在某些方面有相似之處，但它們之間還是存在一些明顯的
改進棉花根系圖像分割方法
棉花是錦葵科棉屬植物，棉花生產的纖維是我國各類衣服、家具布和工業用布的材料，目前我國的棉花產量也非常高，主要以新疆地區為主。根系是植物組成的重要部分，其生長發育至關重要。 根系圖像分割是根系表型分析
工商網監
評論