计算机视觉中的图像:检测和分割有什么区别?

2020-08-22 17:18:23  阅读 1870 次 评论 0 条

图像检测和图像分割之间的区别。当我们可以有一组安全摄像头照片,在每张照片上,我们想要识别照片中所有人的位置。通常有两种方法可以用于此:目标检测(Object
Detection)和图像分割(Image Segmentation)。

目标检测-预测包围盒

当我们说到物体检测时,我们通常会说到边界盒。这意味着我们的图像处理将在我们的图片中识别每个人周围的矩形。

边框通常由左上角的位置(2 个坐标)和宽度和高度(以像素为单位)定义。

计算机视觉中的图像:检测和分割有什么区别?第1张-YMS黑板报

来自开放图像数据集的注释图像。家庭堆雪人,来自 mwvchamber。在CC BY 2.0 许可下使用的图像。

1、如何理解目标检测方法?

如果我们回到任务:识别图片上的所有人,则可以理解通过边界框进行对象检测的逻辑。

我们首先想到的解决方案是将图像切成小块,然后在每个子图像上应用图像分类,以区别该图像是否是人类。
对单个图像进行分类是一项较容易的任务,并且是对象检测的一项,因此,他们采用了这种分步方法。

当前,YOLO模型(You Only Look Once)是解决此问题的伟大发明。
YOLO模型的开发人员已经构建了一个神经网络,该神经网络能够立即执行整个边界框方法!

2、当前用于目标检测的最佳模型

YOLO、Faster RCNN

图像分割-预测掩模:

一步一步地扫描图像的逻辑替代方法是远离画框,而是逐像素地注释图像。如果你这样做,你将会有一个更详细的模型,它基本上是输入图像的一个转换。

3、如何理解图像分割方法?

这个想法很基本:即使在扫描产品上的条形码时,也可以应用一种算法来转换输入信息(通过应用各种过滤器),这样,除了条形码序列以外的所有信息在最终图像中都不可见。

计算机视觉中的图像:检测和分割有什么区别?第2张-YMS黑板报

这是在图像上定位条形码的基本方法,但与在图像分割中所发生的情况类似。

图像分割的返回格式称为掩码:与原始图像大小相同的图像,但是对于每个像素,它只有一个布尔值来指示对象是否存在。

如果我们允许多个类别,它就会变得更加复杂:例如,它可以将一个海滩景观分为三类:空气、海洋和沙子。

4、当下图像分割的最佳模型

Mask RCNN、Unet、Segnet

对象检测:

输入是一个矩阵(输入图像),每个像素有 3 个值(红、绿、蓝),如果是黑色和白色,则每个像素有 1 个值。

输出是由左上角和大小定义的边框列表。

图像分割:

输入是一个矩阵(输入图像),每个像素有 3 个值(红、绿、蓝),如果是黑色和白色,则每个像素有 1 个值。

输出是一个矩阵(掩模图像),每个像素有一个包含指定类别的值。

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