Searching…
实例分割 （Instance Segmentation）是视觉经典四个任务中相对最难的一个，它既具备 语义分割 （Semantic Segmentation）的特点，需要做到 像素层面上的分类，也具备 目标检测 （Object Detection）的一部分特点，即 需要定位出不同实例，即使它们是同一种类。
Jun 5, 2024 · 想学图像分割，强烈建议从这5篇图像分割算法综述——计算机视觉
Sep 11, 2025 · 本文将继续介绍常见的图像处理算法之图像分割算法,图像分割是从图像中找出目标所在的区域，把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
在 计算机视觉 领域， 图像分割 （segmentation）指的是将 数字图像 细分为多个图像子区域（像素的 集合）（也被称作超像素）的过程。
图像分割主要包括语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。 那语义分割和实例分割具体都是什么含义？
上图来自 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 一文，目前图像分割（Image Segmentation）主要分为三大领域： 语义分割 （Semantic Segmentation）、 实例分割 （Instance Segmentation）、全景分割（Panoptic Segmentation），这三大领域的关系如下：
Dec 5, 2022 · 文章介绍语义分割，它是计算机视觉关键问题，应用广泛。阐述其基础网络如Alexnet等，介绍基于区域、全卷积网络、弱监督三种语义分割方法，还详细讲解用全卷积网络进行语义分割的步骤及代码实现。
Apr 12, 2025 · 实例分割 (Instance Segmentation)是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一，它要求算法不仅能识别图像中的每个物体类别，还要精确区分同一类别中的不同个体实例。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的重要的研究方向，近些年，图像分割技术迅猛发展，在多个视觉研究领域都有着广泛的应用。
Jan 2, 2025 · 为了解决这个问题，论文提出了基于上下文示例的简单图像分割框架 SINE （Segmentation framework via IN-context Examples）。 受到 SAM 模型的启发， SINE 预测针对不同复杂度任务定制的多个输出掩码。
