分类任务关心整体，给出的 是整张图片的内容描述，而 检测则关注特定的物体目标 ，要求同时获得这一目标的 类别信息和位置信息。 分割（Segmentation） 分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（ instance segmentation），前者 是对前背景分离的拓展，要求 分离开具有不同语义的图像部 分，而后者是检测任务的拓展 ，要求描述出目标的轮廓（相 比检测框更为精细）。

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早期的Captcha验证码 "smwm" ，由EZ-Gimpy 程序产生，使用扭曲的字母和背景颜色梯度 一种更现代的CAPTCHA，其不使用扭曲的背景及 字母，而是增加一条曲线来使得图像分割 （segmentation）更困难。 另一种增加图像分割难度的方法为将符号彼此拥挤 在一起，但其也使得真人用户比较难以识别 要求用户识别图片的验证方式，本图为模拟12306 网站的验证界面 验证码（CAPTCHA）生成

Libraries ImageInput Data Aug VideoInput Resnet RPNHead Classification Object Detection Segmentation Multi-Label OCR CrossEntropy SmoothL1 DiceLoss Contrasive RCNNHead MaskHead SeqHead

过的地址区间，则执行实际的内存分配，并标记该段内存为“可 用”，下次访问就不会再产生缺页中断了；而如果用户写入的地址根本不是他 malloc 过的 地址，那就说明他确实犯错了，就抛出段错误（ segmentation fault ）。 • 当一个尚且处于“不可用”的 malloc 过的区间被访问，操作系统不是把整个区间全部分配完 毕，而是只把当前写入地址所在的页面（ 4KB 大小）给分配上。也就是说用户访问

图像分类。由 于深度神经网络可以有效地表示多个层次的图像，因此这种分层表示已成功用于各种计算机视觉任务，例如 目标检测（object detection）、语义分割（semantic segmentation）和样式迁移（style transfer）。秉承计算 机视觉中利用分层表示的关键思想，我们将从物体检测的主要组件和技术开始，继而展示如何使用完全卷积 网络对图像进行语义分割，然后我们 讨论区178 13.9 语义分割和数据集 在 13.3节—13.8节中讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将 探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。 图13.9.1展示了语义 9.1: 语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签 13.9.1 图像分割和实例分割 计算机视觉领域还有2个与语义分割相似的重要问题，即图像分割（image segmentation）和实例分割（instance segmentation）。我们在这里将它们同语义分割简单区分一下。 • 图像分割将图像划分为若干组成区域，这类问题的方法通常利用图像中像素之间的相关性。它在训练 时不需要有关图像

过的地址区间，则执行实际的内存分配，并标记该段 内存为“可用”，下次访问就不会再产生缺页中断了；而如果用户写入的地址根本不是他 malloc 过的地址，那就说明他确实犯错了，就抛出段错误（ segmentation fault ）。 • std::vector 、 new int[n]{} 会初始化数组为 0 。 • malloc(n * sizeof(int)) 、 new int[n]

cudaGetErrorName 获取该 enum 的具体名 字。这里显示错误号为 77 ，具体名字是 cudaErrorIllegalAddress 。意思是我们访问了非法的地 址，和 CPU 上的 Segmentation Fault 差不多。 封装好了： helper_cuda.h • 其实 CUDA toolkit 安装时，会默认附带一系列案例代码， 这些案例中提供了一些非常有用的头文件和工具类，比如这