机器视觉--谈谈图像分割

之前一直做分割,做了一年多了,从2d到3d,但是博客是最近开始写的,然后最近更新的都是检测部分,检测最近才开始做的,所以记录和博客会多一点,其他有些场景的应用也都是边看论文边记录的。

这里简单的说一下分割的几大关键点

  1. 多尺度,分割的目标有大有小;
  2. 语义信息和细节信息的把握,这两点总是对着干;相应的也就是高层特征和底层特征的融合问题。
  3. 感受野与多尺度的关系;
  4. 如何保留分割中的细节信息;
  5. 类间相似性和类内的差异性;
  6. 网络输出后的后处理也是非常重要的;
  7. label的标注质量;

以上就是目前想到的一些关键点,这里就不具体展开来写了,有空再填坑,或者是看到一些新的论文的时候,来写一点博客,然后说说论文中侧重的是哪些点。

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