什么是语义分割？

人类可以瞥一眼任何图像并理解其中的内容。我们分析任何图像只需要几分之一秒。机器呢？在这个人工智能时代，机器需要更智能。当然，我们现在可以借助语义分割（计算机视觉中的一项重要任务）对图像进行理解。

什么是语义分割？

语义分割一直是计算机视觉行业的关键问题之一。简而言之，它是识别“图像中有什么？”的过程。

分类意味着将单个类（元数据）分配给整个图像。在语义分割中，图像的像素被分为不同的类别。该任务是场景理解概念的一部分。

语义分割通常用于定位边缘和梯度。这是一项高级计算机视觉任务。它的结果是一组片段，它们共同组成整个图像或从图像中提取的一组轮廓。因此，它被认为是从粗推理到精细推理的一个共同步骤。

计算机视觉的不同任务：

图像分类

计算机视觉中的一项核心任务，用于识别图像中存在的内容。此外，在图像分类中，我们假设图像中只有一个对象。

目标检测和定位

目标检测和定位帮助我们识别单个对象的位置。因此，它通常使用边界框来实现。但是，在多个对象的情况下，我们可以依靠对象检测的概念。通过它我们可以预测每个对象的位置以及类别。

语义分割

语义分割的目标是用相应的类别标记图像的每个像素。我们正在预测图像中的每个像素。这个任务通常被称为密集预测。通过密集的预测，它产生 了细粒度的 结果。输出不仅仅是标签和边界框参数。它是一个高分辨率图像，其中每个像素都被分类到一个特定的类别中。

它为什么如此重要？

语义分割不同于其他计算机视觉任务。它使我们能够将图像分解成有意义的部分，并在更精细的层面上理解场景。

图像分类有助于识别图像中的内容。对象检测使我们能够定位和跟踪该图像的内容。分割使我们能够定义和理解图像中对象的形状和边界。同样，这使其适用于高级计算机视觉应用。语义分割标注工具可以大大减少为输入深度神经网络准备图像所花费的时间。

语义分割的方法

基于区域的分割

分割图像中不同对象的最简单方法是使用它们的像素值。如果对象和图像的背景之间存在鲜明对比，像素值将有所不同。我们可以根据一些阈值将对象分成不同的区域。

边缘检测分割

边缘检测方法检测图像中对象的边缘以及对象与背景之间的边界。对象之间具有更好对比度的图像更好。如果图像中的边缘过多，则该方法可能不适用。

基于聚类的分割

基于聚类的分割将图像的像素划分为同质的簇。这适用于小型数据集并生成出色的集群。这非常昂贵并且计算时间很长。

语义分割的类型

全像素分割

这是标准的语义分割。在这里，图像中的每个像素都分配有一个类别，具体取决于它属于哪个感兴趣的对象。在全像素分割中，它使用类别识别和标记每个像素。它不区分像素。

实例分割

它是对象检测和语义分割的结合。它检测实例，对每个像素进行分类和标记。这里的标签是类感知和实例感知的。类的不同实例被单独分割。

应用场景

自动驾驶汽车

自动驾驶是当今革命性的技术之一。它影响着工业发达国家人们的生活方式。这是一项复杂的机器人任务。这个任务需要实时感知、分析和改变。语义分割可以提供有关汽车、交通标志、车道、人行道等对象的信息。

面部分割

语义分割可以帮助计算机视觉系统执行诸如表情识别、年龄识别以及性别和种族预测等任务。它通过将面部区域划分为重要属性（例如嘴巴、鼻子、眼睛、下巴、头发和背景）来完成这些任务。

影响人脸分割数据集和模型开发的重要因素是光照条件、人脸表情、人脸方向和图像分辨率的变化。

生物医学影像诊断

机器可以增强放射科医生进行的分析，大大减少运行诊断测试所需的时间。分割帮助医生诊断和做出决定。从 CT 或 MRI 图像中识别器官或病变的像素是医学图像分析中最具挑战性的任务之一。这是为了提供有关这些器官的形状和体积的关键信息。

地理传感

卫星图像中的语义分割可以帮助我们分析土地使用情况。土地覆盖信息对于监测森林砍伐和城市化区域等各种应用非常重要。此外，建筑物、道路和其他城市特征的检测对于城市规划、道路监控和交通管理难题的研究和分析具有重要意义。

农业科技

它是使用技术来提高生产力。此外，通过这种方法，我们可以减少需要在田间喷洒的除草剂的数量。作物和杂草的语义分割有助于它们在此期间触发除草行动。即使是大型种植园也可以快速覆盖。因此，这可以减少对农业的人工监测。

分割服务

简而言之，在许多实际应用中，语义分割是计算机视觉的主要任务之一。因此，计算机视觉和深度学习的结合是非常有趣的，并且在复杂的任务中给了我们很大的进步。作为图像标注专家，景联文在各类数据标注服务方面拥有丰富的经验和专业知识。此外，为了用算法训练智能机器，它需要精确的数据集。这些是使用不同的 标注技术处理的。它是我们提供的主要标注服务之一。