目标检测 图像分割 图像分类 目标识别区别

图像分类(image classification)

图像分类:根据图像的主要内容进行分类。

数据集:MNIST, CIFAR, ImageNet

目标检测(object detection)

给定一幅图像,只需要找到一类目标所在的矩形框

人脸检测:人脸为目标,框出一幅图片中所有人脸所在的位置,背景为非目标
汽车检测:汽车为目标、框出一幅图片中所有汽车所在的位置,背景为非目标
数据集:PASCAL, COCO

目标识别

将需要识别的目标,和数据库中的某个样例对应起来,完成识别功能

人脸识别:人脸检测,得到的人脸,再和数据库中的某个样例对应起来,进行识别,得到人脸的具体信息
数据集:PASCAL, COCO

图像/实例分割

语义分割:就是把图像中每个像素赋予一个类别标签,用不同的颜色来表示。

实例分割:它不需要对每个像素进行标记,它只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓就行。

数据集:PASCAL, COCO

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