语义分割调研报告

问：语意分割原理？

1. 答：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、特樱扮征识别、语义标注等过程，实现对图像中各类目标的识别、分类、语义信息标注郑颂慎，为智能网联喊敬汽车更丰富功能的实现，提供更多、更全面的环境信息。
2. 答：语义分割是一返誉种典型胡世毕的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换裤芹为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。

问：语义分割误检的原因

1. 答：语义分割误检的原因有很多，以下方法可以尝试解决这个问题：
   1、数据增兆亏茄强：通过在数据上进行随即变换，如旋转、翻转和平移，可以使网络更加灵活和适应不同背景的图像。
   2、更好的损失函数：使用边界平滑损失（如DICE损失）或FocalLoss可以更好的处理类不平衡问题，并避免背景误识别。
   3、数据标注空型：通过手工标注图像中的所有对象，而不是只标注感兴趣的对象，可以使网络更好的识别不同的对象。族察
   4、更深的网络：使用更深的网络可以捕捉更复杂的特征，从而更准确的识别不同的对象。