Mxnet: 数据集处理

在前述的对象检测任务中，我们采用矩形边框对图像中的目标进行标注与预测。此处将引入语义分割方法，通过对图像进行划分，生成具有不同语义类别属性的区域。这些区域在像素层面实现对目标的标注与识别。相较于对象检测，语义分割以像素级的边界划分区域，从而有效提升了整体的精确度。

1. 图像分割与实例分割

在计算机视觉研究范畴内，语义分割存在两种关键性技术路径：图像分割与实例分割。有必要对以下概念与语义分割进行明确区分：

• 图像分割旨在将整幅图像划分为若干个组成部分。该方法通常依赖于图像内部各区域之间的关联性。在训练阶段，并不需要为每个像素分配具体标签，但在预测过程中，这种方式难以确保所划分的区域具备预期的语义信息。例如上图所示，图像分割可能将狗划分为两个部分：狗的眼睛和嘴巴，因为这部分颜色以黑色为主；而其余部分则以黄色为主，被归为狗的其他部位。
• 实例分割又称为边界检测式分割。该方法致力于识别图像中每个独立对象实例的像素级区域。与图像分割不同的是，实例分割不仅关注语义层面的区分，还能够识别出不同的对象实例。若图中存在两只狗，则实例分割能够明确区分哪一部分像素属