語義分割網路哪個比較好

㈠ 語義分割是什麼意思

語義分割是數據標注領域常用的一種標注類型。

這是一張經過語義分割後的圖片：

來源：曼孚科技SEED數據標注平台

㈡ 計算機視覺領域主流的演算法和方向有哪些

人工智慧是當下很火熱的話題，其與大數據的完美結合應用於多個場景，極大的方便了人類的生活。而人工智慧又包含深度學習和機器學習兩方面的內容。深度學習又以計算機視覺和自然語言處理兩個方向發展的最好，最火熱。大家對於自然語言處理的接觸可能不是很多，但是說起計算機視覺，一定能夠馬上明白，因為我們每天接觸的刷臉支付等手段就會和計算機視覺掛鉤。可以說計算機視覺的應用最為廣泛。

目標跟蹤，就是在某種場景下跟蹤特定對象的過程，在無人駕駛領域中有很重要的應用。目前較為流行的目標跟蹤演算法是基於堆疊自動編碼器的DLT。語義分割，則是將圖像分為像素組，再進行標記和分類。目前的主流演算法都使用完全卷積網路的框架。實例分割，是指將不同類型的實例分類，比如用4種不同顏色來標記4隻貓。目前用於實例分割的主流演算法是Mask R-CNN。

㈢ 有哪些比較好的圖像標注工具

比較好的圖像標注工具：

1、LabelMe

LabelMe是最常用的圖像標注工具之一。它由JavaScript編寫，是一個非常出色的注釋工具，該工具專門用於在線圖像標注。使用LabelMe的好處之一是它更高級，它支持最新的功能，用戶能夠從任何位置訪問該工具，也可以在不安裝大型資料庫的情況下標記對象。

LabelMe幫助用戶建立專門用於計算機視覺研究的圖像資料庫，它不僅支持基於系統平台使用，還支持應用程序平台內應用。包含有2個圖庫、標簽和探測器，展示了工具的功能。其畫廊有多種用途，如存儲圖像、貼標簽、存儲等。

2、BeaverDam

BeaverDam是最流行的視頻注釋工具之一，該工具用於計算機視覺訓練標記，全球工程師都在用它，其作為本地PythonDjango伺服器運行。

此外，它還可以輕松與mturk集成，雖然你可能得額外學習mturk這么用，特別是涉及到下載注釋時。該工具將使人們給視頻貼標簽變得輕而易舉，然而前提是你必須學會高效使用它。

3、Imglab

Imglab基於網路，用於為對象標記圖像，主要用來訓練數據鏈路。此外，有時還為了機器學習的目的被用來訓練目標探測器。

該公司還開發了輔助工具，因此，imglab的最新版本大受歡迎。它獨立於平台，因而可直接從瀏覽器中運行該工具。此外，它不需要任何先決條件，也無需任何高內存空間或CPU。

4、Semantic Segmentation Editor（語義分割編輯器）

這是最著名的網路標簽工具之一。語義分割編輯器額外支持點陣圖的注釋，還支持點雲標記。大多數情況下，人們使用這個工具來創建人工智慧訓練數據集，用於2D和3D。語義分割編輯器是自主駕駛研究的絕佳選擇。此外，它支持．jpg以及．png圖像，是一個易於使用的應用程序。

㈣ 圖像語義分割技術在自動駕駛領域有什麼應用

這些經過標注後的語義分割圖像，可以用於自動駕駛核心演算法訓練。自動駕駛汽車在行駛的過程中，車載攝像頭，或者激光雷達探查到圖像後輸入到神經網路中，後台經過訓練的演算法模型就可以自動將圖像分割歸類，以實現避讓行人與車輛等障礙。

㈤ 人工智慧的發展前景趨勢

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基於基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智慧產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

該層麵包括演算法理論(機器學習)、平台框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統垂直領城重點研發，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業脫顆而出，競爭優勢明顯。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

㈥ 人工智慧未來發展前景好嗎。我想了解這一行業有誰知道

人工智慧行業主要上市公司：海康威視(002415)、科大訊飛(002230)、賽為智能(300044)、東傑智能(300486)、聞泰科技(600745)、中興通訊(000063)、恆生電子(600570)等

本文核心數據：人工智慧市場規模 各層次企業分布 企業技術分布 人工智慧細分領域佔比等

1、市場規模：中國人工智慧行業呈現高速增長態勢

人工智慧產業是智能產業發展的核心，是其他智能科技產品發展的基礎，近年來，中國人工智慧產業在政策與技術雙重驅動下呈現高速增長態勢。根據中國信通院數研中心測算，2020年中國人工智慧產業規模為3031億元人民幣，同比增長15.1%。中國人工智慧產業規模增速超過全球。

㈦ 語意分析技術可用於哪些問題進行研究

當然是跨視角語義分割（Cross-view Semantic Segmentation）。

語義分割（Semantic Segmentation）說到底還是為了讓人工智體更好的去理解場景（Scene Understanding）。什麼是理解場景？當我們在說讓一個智體去理解場景的時候，我們究竟在討論什麼？這其中包含很多，場景中物體的語義，屬性，場景與物體之間的相對關系，場景中人與物體的交互關系，等等。說實話很難用一句話來概括，很多研究工作往往也都是在有限的任務范圍下給出了機器人理解其所視場景的定義。那麼為什麼語義分割對於場景理解來說這么重要？因為不管怎麼說，場景理解中有些要素是繞不開的，例如目標物體的語義， 目標物體的坐標。當我們真正要應用場景理解的技術到實際生活中時，這兩個點幾乎是必需的。而語義分割恰好能夠同時提供這兩種重要的信息。

傳統的2D圖像語義分割技術經過眾多研究人員幾年時間不停的迭代，已經發展到了一個提升相當困難的時期。同時這也意味著這項技術已經漸漸的趨於成熟。但傳統的2D分割還是有一定的局限性，比如我們很難從2D圖像中直接獲知物體的空間位置，以及其在整體空間中的布局。這很直觀，因為2D圖像捅破天也只有2D信息，想知道整體空間的位置信息還是需要更多的3D信息。事實上，這件事已經有相當一部分人在做了。為了讓單純的2D圖像（RGB）具有深度信息從而轉變成RGB-D，我們發展了深度估計（Depth Estimation）；為了讓RGB-D變成真正有用的3D信息，我們發展了三維重建（3D Reconstruction）技術；為了得到整個場景的三維點雲，我們發展了SLAM；為了得到場景中點雲的語義信息，我們又發展了基於點雲的語義分割技術。這一整套流程下來，我們可以讓機器人從單純的2D圖像出發，得到空間中物體三維的坐標，語義，和邊界信息。這一連串的思路十分完備，也非常本質。然而3D數據往往又面臨著極為昂貴的計算成本與數據採集和標注的成本，不像2D數據有一台手機就能採集，對於標注人員來說也不如2D圖像的標注來的那麼直觀。

那麼我們能不能依舊基於2D圖像，讓機器人對於整個空間中物體的坐標有更好的感知？

答案是肯定的。其實在相當一部分實際任務中，得到物體准確的3D坐標是一件精確過頭的事，就好比能用16位浮點數解決的任務我偏偏要用32位，可以但不是必要。很多時候我們需要3D坐標只是因為這是一個清晰的，看得見摸得著的，具體的數值目標。但再好的數值目標，跟實際使用體驗的關聯性也不是百分百對應的。就好像損失函數低不一定代表最後的准確率就高，數值准確率高不一定代表實際的人眼效果就好。扯遠了，話說回來，基於以上我所說的，我們在求解准確的3D信息所需要的代價與傳統的2D分割的局限之間找到了一個平衡點，也就是利用俯視語義圖（Top-down-view Semantic Map）來感知周圍環境物體的方位與布局。

㈧ 現階段在圖像語義分割方面，哪些神經網路演算法比較流行

卷積神經網路以其局部權值共享的特殊結構在語音識別和圖像處理方面有著獨特的優越性，其布局更接近於實際的生物神經網路，權值共享降低了網路的復雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網路這一特點避免了特徵提取和分類過程中數據重建的復雜度。

㈨ 語意分割原理

原始圖像經過深度學習網路進行逐層特徵提取、像素級分割、特徵識別、語義標注等過程，實現對圖像中各類目標的識別、分類、語義信息標注，為智能網聯汽車更豐富功能的實現，提供更多、更全面的環境信息。