許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)需要對(duì)圖像進(jìn)行智能分割，以理解圖像中的內(nèi)容，并使每個(gè)部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術(shù)使用計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)模型來(lái)理解圖像的每個(gè)像素所代表的真實(shí)物體，這在十年前是無(wú)法想象的。

圖像分割有助于確定目標(biāo)之間的關(guān)系，以及目標(biāo)在圖像中的上下文。應(yīng)用包括人臉識(shí)別、車牌識(shí)別和衛(wèi)星圖像分析。例如，零售和時(shí)尚等行業(yè)在基于圖像的搜索中使用了圖像分割。自動(dòng)駕駛汽車用它來(lái)了解周圍的環(huán)境。

目標(biāo)檢測(cè)和人臉檢測(cè)

這些應(yīng)用包括識(shí)別數(shù)字圖像中特定類的目標(biāo)實(shí)例。語(yǔ)義對(duì)象可以分類成類，如人臉、汽車、建筑物或貓。

人臉檢測(cè) - 一種用于許多應(yīng)用的目標(biāo)檢測(cè)，包括數(shù)字相機(jī)的生物識(shí)別和自動(dòng)對(duì)焦功能。算法檢測(cè)和驗(yàn)證面部特征的存在。例如，眼睛在灰度圖像中顯示為谷地。

醫(yī)學(xué)影像 - 從醫(yī)學(xué)影像中提取臨床相關(guān)信息。例如，放射學(xué)家可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)分析，通過將圖像分割成不同的器官、組織類型或疾病癥狀。這可以減少運(yùn)行診斷測(cè)試所需的時(shí)間。

隨著技術(shù)的普及，各家企業(yè)的框架逐漸成熟化，圖像分割技術(shù)的門檻會(huì)越來(lái)越低。但是由于實(shí)際業(yè)務(wù)的不斷豐富和深入，開源框架和工具也已經(jīng)無(wú)法直接滿足實(shí)際生產(chǎn)和業(yè)務(wù)需求。

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編輯：jq