Ist Segmentierung besser als Objekterkennung?

Vergleich von Segmentierung und Objekterkennung

• Segmentierung: Bezieht sich speziell auf den Prozess der Aufteilung eines digitalen Bildes in mehrere Segmente (Pixelsätze), um die Darstellung eines Bildes zu vereinfachen und/oder in etwas zu ändern, das aussagekräftiger und leichter zu analysieren ist. Bei der semantischen Segmentierung werden beispielsweise alle Pixel eines Bildes in aussagekräftige Objektklassen eingeteilt. Diese Klassen werden oft als unterschiedliche Farben visualisiert.
• Objekterkennung: Bei der Objekterkennung geht es darum, Objekte in einem Bild oder Video zu identifizieren und zu lokalisieren. Dabei wird jedes Objekt eindeutig kategorisiert und die Ausgabe enthält einen Begrenzungsrahmen um die Koordinaten des Objekts.

• Segmentierung: Wird häufig in der medizinischen Bildgebung zur Tumorerkennung, Organabgrenzung und anderen klinischen Eingriffen verwendet. Wird auch in autonomen Fahrzeugen verwendet, um die Fahrsituation durch die Unterscheidung verschiedener Objekte wie Straßen, Fußgänger und Fahrzeuge zu verstehen.
• Objekterkennung: Wird häufig in der Überwachung zum Erkennen von Aktivitäten, im Einzelhandel zum Zählen von Produkten und in autonomen Fahrzeugen zum Identifizieren verschiedener Objekte wie Ampeln und Stoppschildern verwendet.

• Segmentierung: Ermöglicht eine pixelweise Segmentierung von Objekten, die oft detaillierter und feingranularer ist. Dies führt jedoch zu einer höheren Rechenkomplexität.
• Objekterkennung: Funktioniert schneller und erfordert weniger Rechenleistung als die Segmentierung. Geeignet für Echtzeitanwendungen, bietet jedoch weniger detaillierte Details, da ein Objekt nur in einem Begrenzungsrahmen eingeschlossen wird.