Instance Segmentation 是一种计算机视觉技术，它能够将图像中的不同对象实例进行分割，并标记出每个实例的边界。这种技术广泛应用于图像分割、目标检测、自动驾驶等领域。
基本概念
- 像素级分割：将图像中的每个像素都分配到一个类别中。
- 实例分割：在像素级分割的基础上，对同一类别的不同实例进行区分。
工作流程
- 图像预处理：对图像进行缩放、裁剪等操作，使其符合模型输入要求。
- 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征。
- 分割预测：使用分割网络（如FCN、Mask R-CNN等）对图像进行分割。
- 后处理：对分割结果进行优化，如去除小对象、去除重叠区域等。
实例分割应用
- 自动驾驶：识别道路上的车辆、行人、交通标志等，实现自动驾驶功能。
- 医学图像分析：对医学图像进行分割，辅助医生进行诊断。
- 图像编辑：对图像中的对象进行编辑，如去除背景、替换对象等。
学习资源
Instance Segmentation 示例