图像分割与图像（目标）监测
图片来自于1.语义分割与实例分割概述_哔哩哔哩_bilibili
图像监测与图像分割是计算机视觉领域的两个重要应用，它们在众多领域如医疗影像分析、遥感图像处理、自动驾驶车辆等都扮演着关键角色。
下面将详细介绍这两个概念：
图像监测 (Image Monitoring)
图像监测通常指的是对一个场景或一系列图像进行持续观察，以便于检测和分析随时间发生的变化。这种技术广泛应用于环境监测、安全监控、工业检查等领域。
主要应用：
- 环境监测：通过卫星或无人机拍摄的图像监测自然资源、污染、植被变化等。
- 安全监控：在公共安全和家庭安全系统中，图像监测帮助识别可疑活动或入侵事件。
- 工业自动化：在生产线上监测设备的运行状态或检测制品的质量。
图像分割 (Image Segmentation)
图像分割是将数字图像细分成多个图像区域（像素的集合）的过程。目的是简化或改变图像的表示形式，使其更容易分析。图像分割用于识别图像中的物体和边界（线、曲线等）。分割任务就是在原始图像中逐像素地寻找需要的目标，也可以视为像素级的目标检测。（抠图，抠出来前景）
主要类型：
- 阈值分割：基于像素值（如灰度）进行分割，将图像分为前景（我们所关注的）和背景。
- 基于区域的分割：通过成长或合并的方式，基于预设条件将相邻像素组合成区域。
- 边缘检测分割：识别图像中的边缘，利用边缘信息划分区域（如Canny）。
- 基于聚类的分割：如K-means聚类，将像素点分为若干群集，每个群集形成一个区域。
- 基于深度学习的分割：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，如U-Net，进行更精准的分割。
应用场景：
- 医疗影像：从复杂的医疗扫描图像中分割出各种生物组织，如肿瘤、血管等，辅助诊断和治疗计划。
- 自动驾驶：车辆环境的实时分割，用于识别道路、行人、车辆等，确保安全驾驶。
- 遥感图像处理：分割用于农业、城市规划、环境监测中的地物分类。
语义分割 (Semantic Segmentation)
语义分割是指将图像分割成多个区域，并且每个区域的像素都属于一个特定的类别（一区一类，不做单位识别）。在语义分割中，属于同一类别的所有对象都被标记为同一个类别，但不区分不同的个体对象。例如，在一个交通场景中，所有的汽车都会被标记为“汽车”，不论它们是否是独立的实体。
实例分割 (Instance Segmentation，更常用)
实例分割是在语义分割的基础上更进一步，不仅区分不同的类别，还区分同一类别中的不同实例。这意味着在实例分割中，每个独立对象都会被单独识别和分割，每个对象都有独立的标签，同时属于同一类别。
应用场景：
- 自动驾驶中精确地识别和定位每辆车、每个行人。
- 零售行业中自动识别并计数货架上的商品。
技术实现
这两种分割方法通常都依赖于深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）。
语义分割的典型模型：
- FCN (Fully Convolutional Network)：这是首个只用卷积层构建的端到端的语义分割网络。
- U-Net：特别适用于医学图像分割，其结构优化了特征信息的流动。
实例分割的典型模型：
- Mask R-CNN：在Faster R-CNN基础上增加一个分支进行像素级别的分割，实现实例分割。
- YOLACT (You Only Look At CoefficienTs)：实时实例分割框架，通过分离掩码预测和类别预测来提高性能。
