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通用图像分割任务- 使用 Mask2Former 和 OneFormer

本文介绍两个领先的图像分割神经网络模型: Mask2Former 和 OneFormer。相关模型已经在 🤗 Transformers 提供。🤗 Transformers 是一个开源库,提供了很多便捷的先进模型。在本文中,你也会学到各种图像分割任务的不同之处。 图像分割 图像分割任务旨在鉴别区分出一张图片的不同部分,比如人物、汽车等等。从技术角度讲,图像分割任务需要根据不同的语义信息区分并聚集起对应相同语义的像素点。读者可以参考 Hugging Face 的 任务页面 来简要了解。 大体上,图像分割可以分为三个子任务: 实例分割 (instance segmentation) 、语义分割 (semantic segmentation) 、全景分割 (panoptic segmentation)。这三个子任务都有着大量的算法与模型。 实例分割 任务旨在区分不同的“实例”,例如图像中不同的人物个体。实例分割从某种角度看和物体检测很像,不同的是在这里我们需要的是一个对应类别的二元的分割掩膜,而不是一个检测框。实例也可以称为“物体 (objects)”或“实物 (things)”。需要注意...

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