机器学习的进步推动了数据标注行业的发展,随着标注方法增加,数据标注效率也愈加提升,全景分割法就是其中之一。
上一篇我们描述了全景分割的定义及与语义分割、实例分割的本质区别,现在详细阐述一下其工作原理与应用场景。
架构模型
全景分割是如何工作的?该领域的专家发现,将单独的语义分割和实例分割任务的结果结合可以实现这一技术,但架构的实际分解较为复杂,以下是几个最著名的全景分割架构。
EfficientPS 架构的插图
EfficientPS通过共享主干网、双向特征金字塔网络
(FPN)、实例和语义分割以及全景融合模块组成的架构来应对这些挑战,FPN顶部由三个捕获精细特征的模块组成,可最小化解决数据损失,应用全景融合模块来组合语义和实例顶端的输出以产生全景分割。
注意力引导的统一网络结构
注意力引导的架构架构可极大提高数据标注的准确性,因为它们是从单独的模型生成的,所以在“类目”和“实例”方面几乎可实现零数据丢失。
主要应用场景
自动驾驶汽车——全景分割对于建立自动驾驶汽车的安全性和效率至关重要。人工智能系统需要同时区分其他车辆、行人和路标,以便评估情况并做出快速决策。
医学成像——在诊断癌症等疾病时,全景分割相较于语义分割能更加准确的检测重叠且性质多样的细胞。
智慧城市——全景分割为智慧城市提供了一个准确有效的模型,借助最先进的系统,城市可以监控、管理和优化从公用事业到废物管理、安全、医疗保健、教育、道路等所有领域。
全景分割对于当前的计算机视觉发展来说无疑是革命性的,它已成为计算机视觉领域的重要分支,并为数据标注的行业攀升开辟了道路。