图像分割

本文探讨了2024年的十大图像分割模型，详细说明了它们的工作原理、优点和缺点。

图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉领域中的一项重要基础技术，是图像理解中的重要一环。

随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。

基于深度学习的图像分割算法属于图像处理领域最高层次的图像理解范畴。

6月30日，清华大学计图（Jittor）团队与刘世霞教授课题组合作开发的基于Jittor的可视化工具JittorVis正式发布。该工具用于帮助理解基于Jittor构建的深度神经网络模型的计算图结构和数据流信息。

用不需要手工标注分割的训练数据来进行图像分割——只需要标注包围框就可以进行图像分割的训练。

图像分割技术在各个领域都有着巨大的影响。本文主要讲述机器如何进行图像分割。

本章节我们将介绍如何对图像上的每个像素进行分类，其思想是创建图像上所有检测到的目标区域的地图。 基本上，我们想要的是下面的图像，其中每个像素都有与之关联的标签。最后我们将学习卷积神经网络（CNN）如何为我们完成这项工作。

给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。