前言 首先,给出语义分割,目标检测和实例分割的区别。 语义分割就是把图像中每个像素赋予一个类别标签,呈现出来就是不同的类别的像素用不同的颜色进行表示。 目标检测,输出bbox检测框。 实例分割输出是mask。实例分割和语义分割容易混淆,注意语义分割对每一个像素进行分类,但是实例分割不需要,它只用找到感兴趣的物体的边缘轮廓就行了。像下面这张图一样。 再区分一下全景分割,注意全景分割中,类别cls指的是背景,前景专门说stuff实体。 全连接层的卷积化 这可以让网络适应任何尺寸的图片。之前有说过。来自2015年全卷积网络。简单来说,就是FC层的参数向量,原本都是对应不同类别的,现在把它们攒成卷...