我能够应用DeepLabV3+ 来分割图像，但也喜欢获得围绕个体检测的边界。
例如，在上面的图像分割掩码中，我无法区分骑马的两个孩子。如果我可以在每个孩子周围画出边界或为他们设置不同的颜色，我就能区分他们。请让我知道是否有任何方法可以配置 deepLab 来实现这一目标。
【问题讨论】：
标签： tensorflow neural-network computer-vision deep-learning image-segmentation
您混淆了两个任务：semantic segmentation 和 instance segmentation。
DeepLbV3+（和许多类似的深度网络）正在解决语义分割问题：即用它所属的类标记每个像素。你得到了一个非常好的结果，所有属于“人”的像素都被涂成粉红色。 语义分割算法不关心图像中有多少“人”，它们不希望也不关心单独标记每个人。只要所有“人”像素都被标记为这样 - 任务就被认为做得很好。
另一方面，您正在寻找的是实例分割：即将每个“人”标记为图像中的唯一人。这是一项复杂得多的任务：您不仅应该成功地将所有“人”像素标记为“人”，而且还希望将“人”像素分组到图像中的不同实例中。
由于实例分割是一项更困难的任务，因此您需要不同的模型/网络来完成它。
我建议将Mask R-CNN 作为实例分割算法的一个很好的起点。
【讨论】：