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文档简介

语义分割技术项目五先进驾驶技术任务14自动驾驶技术主讲人：曾鑫智能网联汽车技术课程导入无人驾驶汽车需要具备“看图识物”的能力,这是如何实现的呢?学习目标理解语义分割的概念、原理及应用01学习任务带领大家解析语义分割技术01激活旧知对语义分割技术有什么了解吗？语义分割可以在像素级别对图像进行分类，区分不同的目标类别。探索新知语义分割技术的目的与普通的目标检测识别不同，语义分割可区分像素，同一目标的不同部分也可以被标记成不同的类别，不局限于对目标的一个大致位置或边界的捕捉。图像进行像素级的分类探索新知语义分割技术的目的（a）原图

（b）分割图图14-15语义分割探索新知语义分割的概念

语义分割是从粗到细推理的一个自然步骤:原点可以定位在分类，它包括对整个输入进行预测.下一步是本地化/检测，它不仅提供了类，而且还提供了关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过为每个像素进行密集的预测推断标签来实现细粒度推理，因此每个像素都被标记为其包围对象矿石区域的类。

更具体地说，语义图像分割的目标是给图像中的每个像素都贴上对应的一类所代表的内容的标签。因为我们要对图像中的每个像素进行预测，所以这个任务通常被称为密集预测。这里要注意的事，语义分割是为给定图像中的每个像素分配一个类的任务而并非为整个图像分配一个单一的类，语义分割是将图像中的每个像素都归入其中的一个类。探索新知语义分割的原理要识别出整张图片的每个部分，就意味着要精确到像素点，所以语义分割实际上是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人、汽车、马等），从而进行区域划分。探索新知语义分割的应用自动驾驶是一项复杂的机器人任务，需要在不断变化的环境中进行感知、规划和执行。由于其安全性至关重要，因此还需要以最高精度执行此任务。探索新知语义分割的应用语义分割提供有关道路上自由空间的信息，以及检测车道标记和交通标志等信息图14-18道路信息语义分割探索新知语义分割的应用图14-19车道线检测实例分割探索新知语义分割作为计算机视觉领域的关键任务，是实现完整场景理解的必经之路。为了让机器拥有视觉，要经过图像分类、物体检测再到图像分割的过程。图像分割的技术难度最高探索新知越来越多的应用得益于图像分类分割技术，全场景理解在计算机视觉领域也至关重要。其中一些应用包括自动驾驶车辆、人机交互、AR-VR等。探索新知随着近年来深度学习的普及，很多语义分割问题都在使用深度架构来解决，其中最常见的是CNN(卷积神经网)，它的精度和效率都大大超过了其他方法。即时检测小测试语义分割是什么?它在无人驾驶中有什么作用呢?小结语义分割通过像素级分类实现对图像精细化理解

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