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延伸拓展

詳情介紹：5.近年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為中心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引起了人們的關(guān)注。比如自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)逐漸成為可能，但在整個(gè)深度學(xué)習(xí)過(guò)程，需要算法識(shí)別和學(xué)習(xí)作為原始數(shù)據(jù)提供的圖像，在這一過(guò)程中，應(yīng)用到了語(yǔ)義分割技術(shù)。下面讓我們來(lái)看看語(yǔ)義分割的需求是如何演變的。早期，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的初始應(yīng)用需求只是識(shí)別基本元素，例如邊緣（線和曲線）或漸變。然而，僅僅通過(guò)全像素語(yǔ)義分割的創(chuàng)造來(lái)理解像素級(jí)的圖像，它將屬于同一目標(biāo)的圖像部分聚集在一起，從而擴(kuò)展了語(yǔ)義分割的應(yīng)用場(chǎng)景。語(yǔ)義分割是一種典型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題，其涉及將一些原始數(shù)據(jù)（例如，平面圖像）作為輸入并將它們轉(zhuǎn)換為具有突出顯示的感興趣區(qū)域的掩模。許多人使用術(shù)語(yǔ)全像素語(yǔ)義分割（full-pixelsemanticsegmentation），其中圖像中的每個(gè)像素根據(jù)其所屬的感興趣對(duì)象被分配類別ID。早期的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題只發(fā)現(xiàn)邊緣（線條和曲線）或漸變等元素，但它們從未完全按照人類感知的方式提供像素級(jí)別的圖像理解。語(yǔ)義分割將屬于同一目標(biāo)的圖像部分聚集在一起來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，從而擴(kuò)展了其應(yīng)用領(lǐng)域。注意，與其他基于圖像的任務(wù)相比，語(yǔ)義分割是完全不同的且先進(jìn)的，例如，圖像分類：識(shí)別圖像中存在的內(nèi)容。物體識(shí)別和檢測(cè)：識(shí)別圖像中的內(nèi)容和位置（通過(guò)邊界框）。語(yǔ)義分割：識(shí)別圖像中存在的內(nèi)容以及位置（通過(guò)查找屬于它的所有像素）。全像素語(yǔ)義分割根據(jù)其所屬的感興趣對(duì)象分配圖像中的每個(gè)像素具有的類別ID。 下面定義語(yǔ)義分割的類型，以便更好地理解其相關(guān)概念。

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