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图像分割-技术解析
资料介绍
一、什么是图像分割
图像分割是计算机视觉领域的核心基础任务之一，指的是将数字图像按照灰度、颜色、纹理、形状、位置等特征，划分成若干个互不重叠的特定区域，使得同一区域内的特征具有高度相似性，不同区域之间的特征具有显著差异性的过程。简单来说，图像分割就是给图像中的每一个像素打上类别标签，区分出图像中我们感兴趣的前景目标（比如道路上的车辆、行人，医学影像中的肿瘤）和无关的背景区域，最终得到目标的轮廓与范围，为后续的目标识别、图像分析、内容理解等高级任务提供基础支撑。
二、图像分割的常见分类
按照分割任务的目标和颗粒度，图像分割通常可以分为以下几类：
1. 语义分割
语义分割是对图像中每个像素进行分类，将同属于一类的目标归为同一个区域，不区分同一类别下的不同个体。比如在城市街景图像中，语义分割会将所有的像素标记为“汽车”“行人”“道路”“树木”“天空”这些类别，不会区分这一辆汽车和那一辆汽车。它解决的是“每个像素属于什么类别”的问题。
2. 实例分割
实例分割是语义分割的进阶任务，不仅要区分不同类别的目标，还要区分同一类别下的不同个体。同样是城市街景，实例分割不仅要标记出哪些像素属于汽车，还要把每一辆汽车单独分割出来，区分出第一辆汽车、第二辆汽车。它解决的是“每个像素属于哪个类别的哪个实例”的问题，难度高于语义分割。
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