杭州曼孚科技有限公司秉承用户至上的服务理念，在AI标注技术上提倡开拓创新，在自动的智能数据标注智能系统领域合作上谨遵诚信公平，在工程上力求精益求精，在服务上奉行有求必应，以全心全意为用户提供完善的AI标注服务为宗旨。全力打造敬业、乐业、专业的曼孚科技形象，树立值得用户信赖的AI标注品牌。 延伸拓展 产品详情：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。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。早期，计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素，例如边缘（线和曲线）或渐变。然而，仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像，它将属于同一目标的图像部分聚集在一起，从而扩展了语义分割的应用场景。语义分割是一种典型的计算机视觉问题，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为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixelsemanticsegmentation），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。注意，与其他基于图像的任务相比，语义分割是完全不同的且先进的，例如，图像分类：识别图像中存在的内容。物体识别和检测：识别图像中的内容和位置（通过边界框）。语义分割：识别图像中存在的内容以及位置（通过查找属于它的所有像素）。全像素语义分割根据其所属的感兴趣对象分配图像中的每个像素具有的类别ID。 下面定义语义分割的类型，以便更好地理解其相关概念。
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