语义分割和实例分割的根本区别

时间:

2024-07-18

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语义分割和实例分割的根本区别

语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation)是计算机视觉中两种重要的图像分割技术,它们的主要区别在于处理图像中对象的方式:



一、语义分割:


语义分割的目标是识别和分类图像中的每个像素,将其归类到预定义的类别中。这意味着它关注的是图像中的物体属于什么类别,比如“人”、“车”、“树”等,但并不区分属于同一类别的不同个体。


在输出上,语义分割会生成一张与输入图像尺寸相同、每个像素点都有其所属类别标签的地图。所有属于同一类别的像素会被赋予相同的标签,而不区分具体是哪一个实例。



二、实例分割:


实例分割不仅要识别图像中的每个像素属于哪个类别,还要区分属于同一类别的不同个体或实例。例如,如果图像中有两个人,实例分割会将他们分别标记,即使他们都属于“人”这一类别。


输出上,实例分割会产生一系列的掩码(masks),每个掩码对应于图像中的一个特定对象实例。这些掩码准确地勾勒出了每个物体的轮廓,并且为每个实例分配了一个唯 一的标识符。


简而言之,语义分割关注的是“是什么”,而实例分割关注的是“是什么以及是哪一个”。实例分割在语义分割的基础上进一步提供了关于图像中每个物体实例的精确位置和身份的信息。


这两种技术在应用场景上有各自的侧重点。例如,在自动驾驶领域,语义分割有助于识别道路、行人、车辆等,而实例分割则能更精确地区分出不同的行人和车辆,这对于避免碰撞并做出更智能的驾驶决策至关重要。