在图像分割中，掩模是指二进制图像，其中特定像素被标记以表示图像内的感兴趣区域或不同区域。通常，这些区域被分类为前景 (感兴趣的对象) 或背景。掩模是在将图像分割成有意义的部分的过程中使用的关键工具。例如，在语义分割中，目标是用相应的类标记图像中的每个像素，对于属于对象类 (例如，汽车或树) 的像素，掩码将包含值1，而对于背景，掩码将包含值0。掩模用于各种应用，例如物体检测、医学成像或自主驾驶。在实例分割中，掩模甚至更具体，并且定义图像中每个不同对象实例的精确边界。生成掩模的过程涉及使用基于诸如颜色、纹理和强度的特征来区分图像中的各种对象或区域的算法。
计算机视觉中的特征是什么？
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“索引在基准测试中发挥着至关重要的作用，通过促进在不同数据集或系统之间的高效数据检索和比较。当开发人员想要评估各种算法、软件工具或硬件配置的性能时，他们通常需要衡量能够多快和多准确地访问特定信息。索引通过以一种减少定位和检索相关信息所需时间