对象检测和图像分割有什么区别？

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对象检测和图像分割是计算机视觉的两种方法，这两种处理手段在人工智能领域内相当常见，本文将介绍对象检测和图像分割之间的区别。

在这两个任务中，我们都希望找到图像上某些特定项目的位置。例如，我们可能有一组安全摄像机图片，并且在每张图片上，我们要标识图片中所有人员的位置。通常有两种方法可用于此目的：对象检测和图像分割。

当我们谈论对象检测时，我们通常谈论的是边界框。这意味着我们的图像处理将在我们的图片中识别每个人周围的矩形。边框通常由左上角的位置（2个坐标）以及宽度和高度（以像素数为单位）定义。

如何理解物体检测方法？如果我们回到任务：识别图片上的所有人，则可以理解通过边界框进行对象检测的逻辑。解决方案的第一个直觉可能是将图像切成小块，然后在每个子图像上应用图像分类，以说明该图像是否是人类。对单个图像进行分类是一项较容易的任务，并且是对象检测的一项，因此，他们采用了这种分步方法。

目前来讲，YOLO模型（You Only Look Once）是解决这一问题的伟大发明。YOLO模型的开发人员已经构建了一个神经网络，该神经网络能够立即执行整个边界框方法！

当前用于物体检测的最佳模型

• YOLO

• Faster RCNN

逐步扫描图像的逻辑替代方法是远离绘图框，而是逐像素注释图像。如果这样做，我们将拥有一个更详细的模型，该模型基本上是输入图像的转换。

如何理解图像分割方法？

这个想法是基本的：即使在扫描产品上的条形码时，也可以应用一种算法来转换输入（通过应用各种滤波器），从而使条形码序列以外的所有信息在最终图片中变得不可见。

这是在图像上定位条形码的基本方法，但与“图像分割”中发生的情况相当。

图像分割的返回格式称为遮罩：与原始图像具有相同大小的图像，但是对于每个像素，它仅具有一个布尔值，指示对象是否存在。

如果我们允许多个类别，它可能会变得更加复杂：例如，它可以将海滩景观分为三类：空气，海洋和沙滩。

当前最佳的图像分割模型

• Mask RCNN

• Unet

• Segnet

物体检测

• 输入是一个矩阵（输入图像），每个像素3个值（红色，绿色和蓝色），如果黑色和白色则每个像素1个值

• 输出是由左上角和大小定义的边界框的列表

图像分割

• 输入是一个矩阵（输入图像），每个像素3个值（红色，绿色和蓝色），如果黑色和白色则每个像素1个值

• 输出是一个矩阵（蒙版图像），每个像素包含已分配类别的1个值  

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