语义分割网络哪个比较好

㈠ 语义分割是什么意思

语义分割是数据标注领域常用的一种标注类型。

这是一张经过语义分割后的图片：

来源：曼孚科技SEED数据标注平台

㈡ 计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。

㈢ 有哪些比较好的图像标注工具

比较好的图像标注工具：

1、LabelMe

LabelMe是最常用的图像标注工具之一。它由JavaScript编写，是一个非常出色的注释工具，该工具专门用于在线图像标注。使用LabelMe的好处之一是它更高级，它支持最新的功能，用户能够从任何位置访问该工具，也可以在不安装大型数据库的情况下标记对象。

LabelMe帮助用户建立专门用于计算机视觉研究的图像数据库，它不仅支持基于系统平台使用，还支持应用程序平台内应用。包含有2个图库、标签和探测器，展示了工具的功能。其画廊有多种用途，如存储图像、贴标签、存储等。

2、BeaverDam

BeaverDam是最流行的视频注释工具之一，该工具用于计算机视觉训练标记，全球工程师都在用它，其作为本地PythonDjango服务器运行。

此外，它还可以轻松与mturk集成，虽然你可能得额外学习mturk这么用，特别是涉及到下载注释时。该工具将使人们给视频贴标签变得轻而易举，然而前提是你必须学会高效使用它。

3、Imglab

Imglab基于网络，用于为对象标记图像，主要用来训练数据链路。此外，有时还为了机器学习的目的被用来训练目标探测器。

该公司还开发了辅助工具，因此，imglab的最新版本大受欢迎。它独立于平台，因而可直接从浏览器中运行该工具。此外，它不需要任何先决条件，也无需任何高内存空间或CPU。

4、Semantic Segmentation Editor（语义分割编辑器）

这是最着名的网络标签工具之一。语义分割编辑器额外支持位图的注释，还支持点云标记。大多数情况下，人们使用这个工具来创建人工智能训练数据集，用于2D和3D。语义分割编辑器是自主驾驶研究的绝佳选择。此外，它支持．jpg以及．png图像，是一个易于使用的应用程序。

㈣ 图像语义分割技术在自动驾驶领域有什么应用

这些经过标注后的语义分割图像，可以用于自动驾驶核心算法训练。自动驾驶汽车在行驶的过程中，车载摄像头，或者激光雷达探查到图像后输入到神经网络中，后台经过训练的算法模型就可以自动将图像分割归类，以实现避让行人与车辆等障碍。

㈤ 人工智能的发展前景趋势

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

㈥ 人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道

人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等

本文核心数据：人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

㈦ 语意分析技术可用于哪些问题进行研究

当然是跨视角语义分割（Cross-view Semantic Segmentation）。

语义分割（Semantic Segmentation）说到底还是为了让人工智体更好的去理解场景（Scene Understanding）。什么是理解场景？当我们在说让一个智体去理解场景的时候，我们究竟在讨论什么？这其中包含很多，场景中物体的语义，属性，场景与物体之间的相对关系，场景中人与物体的交互关系，等等。说实话很难用一句话来概括，很多研究工作往往也都是在有限的任务范围下给出了机器人理解其所视场景的定义。那么为什么语义分割对于场景理解来说这么重要？因为不管怎么说，场景理解中有些要素是绕不开的，例如目标物体的语义， 目标物体的坐标。当我们真正要应用场景理解的技术到实际生活中时，这两个点几乎是必需的。而语义分割恰好能够同时提供这两种重要的信息。

传统的2D图像语义分割技术经过众多研究人员几年时间不停的迭代，已经发展到了一个提升相当困难的时期。同时这也意味着这项技术已经渐渐的趋于成熟。但传统的2D分割还是有一定的局限性，比如我们很难从2D图像中直接获知物体的空间位置，以及其在整体空间中的布局。这很直观，因为2D图像捅破天也只有2D信息，想知道整体空间的位置信息还是需要更多的3D信息。事实上，这件事已经有相当一部分人在做了。为了让单纯的2D图像（RGB）具有深度信息从而转变成RGB-D，我们发展了深度估计（Depth Estimation）；为了让RGB-D变成真正有用的3D信息，我们发展了三维重建（3D Reconstruction）技术；为了得到整个场景的三维点云，我们发展了SLAM；为了得到场景中点云的语义信息，我们又发展了基于点云的语义分割技术。这一整套流程下来，我们可以让机器人从单纯的2D图像出发，得到空间中物体三维的坐标，语义，和边界信息。这一连串的思路十分完备，也非常本质。然而3D数据往往又面临着极为昂贵的计算成本与数据采集和标注的成本，不像2D数据有一台手机就能采集，对于标注人员来说也不如2D图像的标注来的那么直观。

那么我们能不能依旧基于2D图像，让机器人对于整个空间中物体的坐标有更好的感知？

答案是肯定的。其实在相当一部分实际任务中，得到物体准确的3D坐标是一件精确过头的事，就好比能用16位浮点数解决的任务我偏偏要用32位，可以但不是必要。很多时候我们需要3D坐标只是因为这是一个清晰的，看得见摸得着的，具体的数值目标。但再好的数值目标，跟实际使用体验的关联性也不是百分百对应的。就好像损失函数低不一定代表最后的准确率就高，数值准确率高不一定代表实际的人眼效果就好。扯远了，话说回来，基于以上我所说的，我们在求解准确的3D信息所需要的代价与传统的2D分割的局限之间找到了一个平衡点，也就是利用俯视语义图（Top-down-view Semantic Map）来感知周围环境物体的方位与布局。

㈧ 现阶段在图像语义分割方面，哪些神经网络算法比较流行

卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。

㈨ 语意分割原理

原始图像经过深度学习网络进行逐层特征提取、像素级分割、特征识别、语义标注等过程，实现对图像中各类目标的识别、分类、语义信息标注，为智能网联汽车更丰富功能的实现，提供更多、更全面的环境信息。