Jetson AI 基礎 - 語義分割篇

目錄

🚀 介紹

• H2: 關於本文
• H3: 什麼是語義分割？
• H3: 語義分割的應用

🎯 準備工作

• H2: 下載 Jetson Inference
• H3: 獲取預訓練模型
• H3: 準備測試圖片

🔍 認識語義分割

• H2: 語義分割的工作原理
• H3: 語義分割 vs. 分類和檢測
• H3: 常見的語義分割模型

💡 實際應用與範例

• H2: 模型測試：Cityscapes

• H3: 城市景觀

• H3: 應用於自動駕駛

• H2: 模型測試：Deep Scene

• H3: 自然景觀

• H3: 應用於戶外環境

• H2: 模型測試：Multihuman Parsing

• H3: 人體解析

• H3: 應用於人體偵測

• H2: 模型測試：Pascal VOC

• H3: 物體辨識

• H3: 應用於物體分類

• H2: 模型測試：SUN RGB-D

• H3: 室內場景

• H3: 應用於室內導航

🚀 關於本文

本文將介紹語義分割的應用和實際操作步驟。您將了解如何使用 Jetson Inference 來執行語義分割，以及各種預訓練模型的特性和應用場景。

介紹

什麼是語義分割？

語義分割是一種影像處理技術，旨在將影像中的每個像素分配到預定的類別中。相較於傳統的影像分類，語義分割能夠更精確地理解影像中的物體和區域，為機器人導航、自動駕駛等應用提供了重要的基礎。

語義分割的應用

語義分割廣泛應用於自動駕駛、機器人導航、人體姿態識別等領域。通過將影像分割為不同的區域和物體，語義分割技術能夠幫助機器人和自動駕駛系統更好地理解周圍環境，實現智能導航和場景理解。

準備工作

下載 Jetson Inference

Jetson Inference 是 NVIDIA 提供的一個開源項目，提供了豐富的影像處理功能和預訓練模型。您可以在 GitHub 上找到 Jetson Inference 的源代碼和文檔，並根據您的需求進行下載和安裝。

獲取預訓練模型

在使用 Jetson Inference 進行語義分割之前，您需要獲取相應的預訓練模型。Jetson Inference 提供了多個常用的語義分割模型，包括 Cityscapes、Deep Scene、Multihuman Parsing、Pascal VOC 和 SUN RGB-D 等，您可以根據您的應用場景選擇適合的模型進行下載。

準備測試圖片

在開始測試語義分割模型之前，您需要準備一些測試圖片。這些圖片可以是來自不同場景和環境的影像，用於評估模型的性能和效果。您可以從網上下載一些常見的測試圖片，也可以使用您自己收集的影像進行測試。

認識語義分割

語義分割的工作原理

語義分割通過將影像中的每個像素分配到預定的類別中，從而將影像分割為不同的區域和物體。這一過程通常使用深度學習模型來實現，其中包括了一系列的卷積神經網絡（CNN），用於提取影像特徵和進行像素級的分類。

語義分割 vs. 分類和檢測

與傳統的影像分類和物體檢測相比，語義分割更加精確和細緻。通過將影像中的每個像素分類到預定的類別中，語義分割能夠更好地理解影像中的內容，並提供更豐富的信息