基于深度学习的图像分割在高德的实践

高德技术小哥 2019-12-16

深度学习 算法

一、前言

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。图像分割是将数字图像细分为多个图像子区域的过程,通过简化或改变图像的表示形式,让图像能够更加容易被理解。更简单地说,图像分割就是为数字图像中的每一个像素附加标签,使得具有相同标签的像素具有某种共同的视觉特性。

图像分割技术自 60 年代数字图像处理诞生开始便有了研究,随着近年来深度学习研究的逐步深入,图像分割技术也随之有了巨大的发展。早期的图像分割算法不能很好地分割一些具有抽象语义的目标,比如文字、动物、行人、车辆。这是因为早期的图像分割算法基于简单的像素值或一些低层的特征,如边缘、纹理等,人工设计的一些描述很难准确描述这些语义,这一经典问题被称之为“语义鸿沟”。

得益于深度学习能够“自动学习特征”的这一特点,第三代图

登录 后评论
下一篇
云栖号资讯小编
1829人浏览
2020-04-07
相关推荐
0
0
0
1084