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文檔簡介

語義分割技術項目五先進駕駛技術任務14自動駕駛技術主講人：曾鑫智能網聯汽車技術課程導入無人駕駛汽車需要具備“看圖識物”的能力,這是如何實現的呢?學習目標理解語義分割的概念、原理及應用01學習任務帶領大家解析語義分割技術01激活舊知對語義分割技術有什么了解嗎？語義分割可以在像素級別對圖像進行分類，區分不同的目標類別。探索新知語義分割技術的目的與普通的目標檢測識別不同，語義分割可區分像素，同一目標的不同部分也可以被標記成不同的類別，不局限于對目標的一個大致位置或邊界的捕捉。圖像進行像素級的分類探索新知語義分割技術的目的（a）原圖

（b）分割圖圖14-15語義分割探索新知語義分割的概念

語義分割是從粗到細推理的一個自然步驟:原點可以定位在分類，它包括對整個輸入進行預測.下一步是本地化/檢測，它不僅提供了類，而且還提供了關于這些類的空間位置的附加信息。最后，語義分割通過為每個像素進行密集的預測推斷標簽來實現細粒度推理，因此每個像素都被標記為其包圍對象礦石區域的類。

更具體地說，語義圖像分割的目標是給圖像中的每個像素都貼上對應的一類所代表的內容的標簽。因為我們要對圖像中的每個像素進行預測，所以這個任務通常被稱為密集預測。這里要注意的事，語義分割是為給定圖像中的每個像素分配一個類的任務而并非為整個圖像分配一個單一的類，語義分割是將圖像中的每個像素都歸入其中的一個類。探索新知語義分割的原理要識別出整張圖片的每個部分，就意味著要精確到像素點，所以語義分割實際上是對圖像中每一個像素點進行分類，確定每個點的類別（如屬于背景、人、汽車、馬等），從而進行區域劃分。探索新知語義分割的應用自動駕駛是一項復雜的機器人任務，需要在不斷變化的環境中進行感知、規劃和執行。由于其安全性至關重要，因此還需要以最高精度執行此任務。探索新知語義分割的應用語義分割提供有關道路上自由空間的信息，以及檢測車道標記和交通標志等信息圖14-18道路信息語義分割探索新知語義分割的應用圖14-19車道線檢測實例分割探索新知語義分割作為計算機視覺領域的關鍵任務，是實現完整場景理解的必經之路。為了讓機器擁有視覺，要經過圖像分類、物體檢測再到圖像分割的過程。圖像分割的技術難度最高探索新知越來越多的應用得益于圖像分類分割技術，全場景理解在計算機視覺領域也至關重要。其中一些應用包括自動駕駛車輛、人機交互、AR-VR等。探索新知隨著近年來深度學習的普及，很多語義分割問題都在使用深度架構來解決，其中最常見的是CNN(卷積神經網)，它的精度和效率都大大超過了其他方法。即時檢測小測試語義分割是什么?它在無人駕駛中有什么作用呢?小結語義分割通過像素級分類實現對圖像精細化理解

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