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延伸拓展

詳情介紹：5.近年來，以深度學習為中心的機器學習技術引起了人們的關注。比如自動駕駛汽車已經(jīng)逐漸成為可能，但在整個深度學習過程，需要算法識別和學習作為原始數(shù)據(jù)提供的圖像，在這一過程中，應用到了語義分割技術。下面讓我們來看看語義分割的需求是如何演變的。早期，計算機視覺的初始應用需求只是識別基本元素，例如邊緣（線和曲線）或漸變。然而，僅僅通過全像素語義分割的創(chuàng)造來理解像素級的圖像，它將屬于同一目標的圖像部分聚集在一起，從而擴展了語義分割的應用場景。語義分割是一種典型的計算機視覺問題，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。許多人使用術語全像素語義分割（full-pixelsemanticsegmentation），其中圖像中的每個像素根據(jù)其所屬的感興趣對象被分配類別ID。早期的計算機視覺問題只發(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別的圖像理解。語義分割將屬于同一目標的圖像部分聚集在一起來解決這個問題，從而擴展了其應用領域。注意，與其他基于圖像的任務相比，語義分割是完全不同的且先進的，例如，圖像分類：識別圖像中存在的內(nèi)容。物體識別和檢測：識別圖像中的內(nèi)容和位置（通過邊界框）。語義分割：識別圖像中存在的內(nèi)容以及位置（通過查找屬于它的所有像素）。全像素語義分割根據(jù)其所屬的感興趣對象分配圖像中的每個像素具有的類別ID。 下面定義語義分割的類型，以便更好地理解其相關概念。

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