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语义分割概述语义分割概述01任务语义分割特征和应用场景02任务常用语义分割方法03任务学习目标认识什么是图像语义分割掌握常见的语义分割方法

了解图像语义分割的类型以及应用场景掌握语义分割的评价准则1语义分割概述1语义分割概述在图像领域，语义指的是对图像意思的理解。语义分割就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打上一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来，可以理解成像素级别的分类任务。语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。1图像语义分割概述类型语义分割大致可分为两类，标准语义分割和实例感知语义分割：标准语义分割（standardsemanticsegmentation）也称为全像素语义分割，它是将每个像素分类为属于对象类的过程；实例感知语义分割（instanceawaresemanticsegmentation）是标准语义分割或全像素语义分割的子类型，它将每个像素分类为属于对象类以及该类的实体ID。2语义分割特征和应用场景2语义分割特征和应用场景为了理解语义分割的特征，还要与其他常见的图像分类技术相比较。1.图像分类这类技术主要是识别图像。2.目标检测这类技术主要是识别图像中“有什么”和“它在哪里”。3.语义分割这类技术主要是识别图像区域。语义分割标记每个像素所指的含义，而不是检测整个图像或图像的一部分。特征2语义分割特征和应用场景应用场景目前图像语义分割的应用场景主要有四大领域：地理信息，无人驾驶，医疗影像分析和机器人领域。地理信息无人驾驶医疗影像分析3常见语义分割方法3常见语义分割方法目前主流的语义分割网络一般是遵循下采样，上采样，特征融合，然后重复该过程，最后经过softmax像素分类。3常见语义分割方法语义分割的评价准则为：像素精度（pixelaccuracy）：每一类像素正确分类的个数/每一类像素的实际个数。均像素精度（meanpixelaccuracy）：每一类像素的精度的平均值。评价准则3常见语义分割方法3.平均交并比（MeanIntersectionoverUnion）：求出每一类的IOU取平均值。IOU指的是两块区域相交的部分（两个部分的并集），如图中绿色部分/总面积。这样的评价指标可以判断目标的捕获程度（使预测标签与标注尽可能重合），也可以判断模型的精确程度（使并集尽可能重合）。4.权频交并比（Frequency

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