时间:2022-11-24 13:57:54
作者:欧陆注册科技
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近年来,以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能,但在整个深度学习过程,需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像,在这一过程中,应用到了语义分割技术。那么,语义分割如何标注图片呢?下面我们就来介绍。
语义分割是一种学习如何识别图像中对象范围的机器学习技术,它促使机器学习算法定位对象的精准边界。语义分割是指根据物体的属性,对复杂不规则图片进行进行区域划分,并标注对应上属性,以帮助训练图像识别模型,常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。
语义分割是为图像中的每个像素(也称为语义类)分配类标签的过程。因此,可以与像素级图像分类进行比较,图片的每个像素在语义分割中被分配一个特定的类标签。
语义分割意味着将图像分成多个片段。听起来很简单,对吧?然而,为了使过程顺利运行并让机器学习尽可能有效,语义图像分割实际上是一个多步骤的过程,需要各种方法、模型以及 ML 和 DL 技术。
1、在图像上绘制语义分割;
2、从标注工具的菜单中选择“蒙版到多边形”选项;
3、将分割转换为多边形;
4、编辑多边形,然后使用“多边形到遮罩”工具返回分割模式。
语音分割标注图片过程会因标注工具的不同而有所差别。比如一些工具只需创建多边形并选择蒙版作为输出选项,而另一些工具可能要求为了检索分割蒙版,应使用掩膜工具而不是简单的多边形对帧进行标注。