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  • 语义分割和分类

    1. 语义分割:给图像每个像素一个语义标签或者给点云中每个点一个语义标签。缺点:如果无法对实例进行判别,比如把人的标签订为红色像素,如果有两个红色像素,无法区分这两个红色像素是属于同一个人还是属于不同的人。

    2. 分类:划分不同类别的事物。比如人,车,树。缺点:无法区分同类别中的个体。

    3. 实例分割:把属于同一类别的不同个体区分出来,比如人1,人2,车1,车2,树1,树2,树3...

    4. anoptic Segmentation(全景分割)

    最后说说全景分割,它是语义分割和实例分割的结合。如下图所示,每个像素都被分为一类,如果一种类别里有多个实例,会用不同的颜色进行区分,我们可以知道哪个像素属于哪个类中的哪个实例。比如下图中黄色和红色都属于人这一个类别里,但是分别属于不同的实例(人),因此我们可以通过mask的颜色很容易分辨出不同的实例(https://zhuanlan.zhihu.com/p/50996404

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