对于视频切图的目标检测或者语义分割，针对某一帧检测效果不好，有没有实用的帧间优化方法？ 所以现在来补答案啦，主要想和大家分享一下我们ECCV2020的工作：Efficient Semantic Video Segmentation with Per-frame Inference【https：// arxiv.org/pdf/2002.1143 3.pdf。
在基于深度学习的场景文本检测方面，有哪些新进展？ 最近，由于现实世界应用（如产品搜索[4]，图像检索[19]，以及自动驾驶）需求的增长，从自然场景图像中提取文本信息的研究正变得越来越流行。场景文本检测（Scene text detection）在各种文本读取系统中起着重要的作用[34，10，47，5，20，13，7，25]，它的目标是在自然图像中定位出文本。由于外部因素和内部因素，场景文本检测具有一定的挑战性。外部因素源自环境，例如噪声、模糊和遮挡，它们也是一般目标检测中存在的主要问题。内部因素是由场景文本的属性和变化引起的。与一般目标检测相比，场景文本检测更加复杂，因为：1）场景文本可能以任意方向存在于自然图像中，因此边界框可能是旋转的矩形或者四边形；2）场景文本边界框的长宽比变化比较大；3）因为场景文本的形式可能是字符、单词或者文本行的形式，所以在定位边界的时候算法可能会发生混淆。图 1.顶行和底行中的图像分别是左上角、右上角、右下角和左下角的预测角点和位置敏感图。在过去几年中，随着一般目标检测和语义分割的快速发展，场景文本检测得到了广泛的研究[10，5，49，20，43，52，39，42]，并且在最近取得了明显的进展。基于一般目标检测和语义分割模型，几个精心设计的模型使得文本检测能够更加准确地进行。这些文本。
当前语义分割帮助视觉SLAM提高定位准确度，建立语义地图的研究现状如何？ https：// github.com/gawela/X-Vie w （5）Pop-up SLAM：Semantic Monocular Plane SLAM for Low-texture Environments 场景理解用于改善状态估计，尤其是在低纹理区域，是。
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
语义分割在目标检测的问题上准确率相差了多少呢？如果相差很多它的意义在哪？ 图片为语义分割标注，来自cityscapes数据集区别和联系：首先，从任务的目的上讲．语义分割更多的在强调目…
