許多計算機視覺任務需要對圖像進行智能分割，以理解圖像中的內(nèi)容，并使每個部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術(shù)使用計算機視覺深度學習模型來理解圖像的每個像素所代表的真實物體，這在十年前是無法想象的。

圖像分割有助于確定目標之間的關系，以及目標在圖像中的上下文。應用包括人臉識別、車牌識別和衛(wèi)星圖像分析。例如，零售和時尚等行業(yè)在基于圖像的搜索中使用了圖像分割。自動駕駛汽車用它來了解周圍的環(huán)境。

目標檢測和人臉檢測

這些應用包括識別數(shù)字圖像中特定類的目標實例。語義對象可以分類成類，如人臉、汽車、建筑物或貓。

人臉檢測 - 一種用于許多應用的目標檢測，包括數(shù)字相機的生物識別和自動對焦功能。算法檢測和驗證面部特征的存在。例如，眼睛在灰度圖像中顯示為谷地。

醫(yī)學影像 - 從醫(yī)學影像中提取臨床相關信息。例如，放射學家可以使用機器學習來增強分析，通過將圖像分割成不同的器官、組織類型或疾病癥狀。這可以減少運行診斷測試所需的時間。

隨著技術(shù)的普及，各家企業(yè)的框架逐漸成熟化，圖像分割技術(shù)的門檻會越來越低。但是由于實際業(yè)務的不斷豐富和深入，開源框架和工具也已經(jīng)無法直接滿足實際生產(chǎn)和業(yè)務需求。

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編輯：jq