概述
全景分割为图像中的每个像素提供一个标签，将“这个区域是什么”与“这是哪个特定对象”统一起来。它是计算机视觉中最完整的场景理解形式。
全景分割属于计算机视觉工作流程，它解释或生成视觉媒体以进行分析、操作和创造力。
深入探讨
计算机视觉长期以来有两个独立的任务。语义分割按类别（道路、天空、人）标记每个像素，但无法区分两个人。实例分割查找并勾勒出单个可数对象，但忽略天空或草地等背景“东西”。 Facebook 人工智能研究人员于 2018 年正式提出的全景分割将两者融合在一起：它为每个像素分配一个类别，并且对于可数的“事物”，它还分配一个唯一的实例 ID。结果是一个没有间隙或重叠的连贯地图。质量通过全景质量 (PQ) 来衡量，它将区域识别的准确度与其边界的匹配程度结合起来。当机器必须完全理解整个场景时，例如自动驾驶汽车解释街道，这一点至关重要。
技术洞察
全景模型将标签分为“事物”（可数对象，如汽车和人，可以获得实例 ID）和“东西”（无定形区域，如道路或天空，但没有）。早期的系统运行单独的语义和实例分支，然后将它们与规则融合以解决像素冲突。较新的基于转换器的方法（例如 Mask2Former）直接预测一组具有关联类标签的掩码，在一个统一的架构中处理事物和东西。
掌握全景分割
全景分割为图像中的每个像素提供一个标签，将“这个区域是什么”与“这是哪个特定对象”统一起来。它是计算机视觉中最完整的场景理解形式。全景分割属于计算机视觉工作流程，它解释或生成视觉媒体以进行分析、操作和创造力。为了建立深入的理解，请将全景分割视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用全景分割的强大团队可以平衡准确性与数据质量、照明差异和标签一致性等操作现实。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。同时，如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
自动驾驶车辆构建完整的像素级地图，区分每辆汽车、行人、道路和人行道
医学成像可标记器官区域，同时对单个病变或细胞进行计数
增强现实应用程序可将每个对象和表面分开，以真实地放置虚拟内容
完全解析杂乱场景以规划抓取和导航的机器人系统
实施模式
全景分割实践
自动驾驶车辆构建完整的像素级地图，区分每辆汽车、行人、道路和人行道。
自动驾驶车辆构建完整的像素级地图，区分每辆汽车、行人、道路和人行道。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
全景分割实践
医学成像标记器官区域，同时对单个病变或细胞进行计数。
医学成像在对单个病变或细胞进行计数的同时标记器官区域当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
全景分割实践
增强现实应用程序可将每个对象和表面分开，以真实地放置虚拟内容。
增强现实应用程序将每个对象和表面分开，以真实地放置虚拟内容。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
全景分割实践
机器人系统可以完全解析杂乱的场景以规划抓取和导航。
完全解析杂乱场景以规划抓取和导航的机器人系统当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。
模型性能可能因光照、人口统计和环境的不同而有所不同。
除非监控置信阈值，否则误报可能会被忽视。
实施路线图
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。