recalled，图像的语义分为视觉层、对象层和概念层，视觉层即通常所理解的底层，即颜色、纹理和形状等等，这些特征都被称为底层特征语义；对象层即中间层，通常包含了属性特征等，就是某一对象在某一时刻的状态；概念层是高层...

手持身份证同款人像图片是本人拿着身份证照一张上半身的照片的意思。人像图片的语义理解的目标是得到人像图片中每一个像素的类别标签（比如人脸、头发、裙子、上衣等），该任务涉及到图像分类、物体检测和语义分割等计算机视觉的...

图像语义分割属于人工智能计算机视觉领域的一个重要分支，它结合了图像分类、目标检测和图像分割等技术，主要针对图像进行像素级的分类。语义分割的结果是将图像变成带有一定语义信息的色块。语义分割技术可以识别出每个色块的语义类...

因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。图像理解(imageunderstanding)就是对图像的语义理解。它是以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何...

图像分割技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,从数学角度来看,图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分...

1.语义理解：尽管大部分社交APP已经能够根据关键词、图片或音频进行语义分析，但对于复杂的语义理解仍然存在困难。例如，理解含有多重含义或调侃意味的文字、理解图片或视频中的隐含信息等。2.情感识别：虽然社交APP可以通过表情...

2、自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它涉及让机器理解和生成人类语言。为了理解六岁小朋友的图片书中的词汇意思，我们需要使用NLP技术。这包括词汇分析、句法分析和语义理解等。3、机器学习和深度学习是实现上述功能的...

英文名称：SemanticGap通常人们在判别图像的相似性时并非建立在图像低层视觉特征的相似上，而是建立在对图像所描述的对象或事件的语义理解的基础上。这种理解无法从图像的视觉特征直接获得，它需要使用人们日常生活中积累的大量...

1、高层次图像理解可用于检测和识别图像中的目标物体，人脸识别、车辆识别、物体检测。2、通过高层次图像理解技术，图像分割成不同的区域，对每个区域进行语义分析，图像语义分割、场景理解。3、图像生成与重建利用高层次图像理解...

1、语义范畴是语言学中的一个重要概念，它指的是词语在语义上的分类和归纳。简单来说，语义范畴就是将词语按照它们的意义和功能进行分类，形成一个个的概念集合。语义范畴的目的是为了帮助我们更好地理解和使用语言。2、通过...