语义分割和目标检测的主要区别是
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语义分割会针对图像中的每个像素给出一个语义类别,分割出不同语义概念区域,但不能定位出具体目标实例。
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目标检测会给出图像中每个目标实例的类别和位置坐标,可以定位出具体的目标。
因此,语义分割不能完全替代目标检测,主要原因有:
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语义分割无法定位出具体目标实例,只能给出语义概念区域,无法判断具体实例的数量。
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语义分割无法给出目标的坐标框,不能提供目标的精确定位信息。
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语义分割对遮挡比较敏感,遮挡严重时效果降低。而目标检测可以检测出部分遮挡的目标。
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一些应用如跟踪、重新识别需要目标检测给出的具体实例信息。
但是,语义分割提供的像素级语义信息对目标检测也很有帮助,通常两者会结合使用:
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语义分割的结果可以用于提高目标检测的准确率。
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目标检测提供实例坐标,然后在其内部进行语义分割可以得到更精细的分割。
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两者结合可以实现实例分割,即检测出每个目标实例并分割出它的精确轮廓。
所以,语义分割不能完全替代目标检测,但两者互为补充,结合使用可以取得更好的效果,提供不同粒度的语义理解。需要根据具体应用场景选择使用哪种方法或结合方式。
实例分割与语义分割的主要区别在于
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实例分割 – 为图像中的每个独立物体实例赋予唯一的标识,并为每个实例生成一个分割掩膜。其目标是精确勾勒每个物体。
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语义分割 – 为图像中的每个像素赋予一个类别标签。其目标是将像素分隔成“人”、“车”、“道路”等语义类别。它不区分物体实例。
主要区别有:
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实例分割为同一物体类的每个实例输出一个掩膜。语义分割为同一类别的所有实例输出单个掩膜。
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实例分割可以精确定位图像中物体的数量和位置。语义分割只是将像素分割成语义类别。
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实例分割更复杂,需要检测、分割和区分物体的所有实例。语义分割只需要将像素分类为语义类别。
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实例分割需要先通过目标检测找到物体实例,然后分割每个实例。语义分割直接使用全卷积网络对像素进行分类。
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实例分割需要额外的 bounding box 等数据来训练模型。语义分割只需要像素级标签。
总之,实例分割可以精确勾勒出每个独立物体,而语义分割只对像素进行分类。实例分割结合了目标检测和语义分割。
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