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延伸拓展

詳情介紹：5.近年來，以深度學習為中心的機器學習技術引起了人們的關注。比如自動駕駛汽車已經逐漸成為可能，但在整個深度學習過程，需要算法識別和學習作為原始數據提供的圖像，在這一過程中，應用到了語義分割技術。下面讓我們來看看語義分割的需求是如何演變的。早期，計算機視覺的初始應用需求只是識別基本元素，例如邊緣（線和曲線）或漸變。然而，僅僅通過全像素語義分割的創造來理解像素級的圖像，它將屬于同一目標的圖像部分聚集在一起，從而擴展了語義分割的應用場景。語義分割是一種典型的計算機視覺問題，其涉及將一些原始數據（例如，平面圖像）作為輸入并將它們轉換為具有突出顯示的感興趣區域的掩模。許多人使用術語全像素語義分割（full-pixelsemanticsegmentation），其中圖像中的每個像素根據其所屬的感興趣對象被分配類別ID。早期的計算機視覺問題只發現邊緣（線條和曲線）或漸變等元素，但它們從未完全按照人類感知的方式提供像素級別的圖像理解。語義分割將屬于同一目標的圖像部分聚集在一起來解決這個問題，從而擴展了其應用領域。注意，與其他基于圖像的任務相比，語義分割是完全不同的且先進的，例如，圖像分類：識別圖像中存在的內容。物體識別和檢測：識別圖像中的內容和位置（通過邊界框）。語義分割：識別圖像中存在的內容以及位置（通過查找屬于它的所有像素）。全像素語義分割根據其所屬的感興趣對象分配圖像中的每個像素具有的類別ID。 下面定義語義分割的類型，以便更好地理解其相關概念。

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