能够实现图像端到端的分割。 ) ：由于没有考虑到局部乃至全局的信息，对各个像素分别进行分类，没有充分考虑像素与像素的关系，缺乏空间致性，而在语义分割中这种像素间的依赖关系是非常有用的。
因此在中使用去检索上下文信息，以此作为分割的部分依据。 ) ：的本质是基于候选区域的分割方法，是个基于模型的种新型的实例分割模型。
在的工作中，它主要完成了目标检测、目标分类、像素级分割三件事情。 四、关键点 在图像处理中，关键点本质上是种特征，在图像中用个点表示物体特定部位的特征。
它是对物体的个固定区域或者空间物理关系的抽象描述，它不仅 象牙海岸 telegram 手机号码列表 是个点信息，更代表着关键点周围邻域特征的组合关系。
常见关键点有人脸关键点、人体骨骼关键点、标识关键点等。人脸关键点涉及人脸识别的相关场景，人体骨骼关键点可以应用于分析人体的行为动作，标识关键点则般和智能驾驶等场景相关。
在自动驾驶当中，通过关键点检测可以识别人或者其他不可控障碍物的行为动作，进而预测其下步动作及意图。在智能座舱系统中，通过人脸关键点的检测可以识别出驾驶人员的情绪、精神状态等。
其次，交通标志的关键点检测使得汽车能够感知交通环境下的各种标志信息。例如在自动泊车中，需要先检测出车位，然后通过关键点检测把车位的角点识别出来。
通过车位的角点坐标信息，可以精确获取车位相对自车的位置信息，然后通过控制模块实现对自车的控制，实现自动泊车功能。