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- 语义分割，也称为全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），是一种典型的计算机视觉问题，其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。 早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起来解决这个问题，从而扩展了其应用领域。 语义分割，也称为全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），是一种典型的计算机视觉问题，其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。 早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起来解决这个问题，从而扩展了其应用领域。
- 计算机视觉领域最基本的三个任务是：分类、目标定位、目标检测。分类的目标是要识别出给出一张图像是什么类别标签（在训练集中的所有类别标签中，给出的这张图属于那类标签的可能性最大）；定位的目标不仅要识别出来是什么物体（类标签），还要给出物体的位置，位置一般用bounding box（边框）标记；目标检测是多个物体的定位，即要在一张图中定位出多个目标物体，目标检测任务包含分类和目标定位。DynamicRC 计算机视觉领域最基本的三个任务是：分类、目标定位、目标检测。分类的目标是要识别出给出一张图像是什么类别标签（在训练集中的所有类别标签中，给出的这张图属于那类标签的可能性最大）；定位的目标不仅要识别出来是什么物体（类标签），还要给出物体的位置，位置一般用bounding box（边框）标记；目标检测是多个物体的定位，即要在一张图中定位出多个目标物体，目标检测任务包含分类和目标定位。DynamicRC
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