图像分割是指将特定的影像分割成区域内部属性一致而区域间不一致的技术。一般图像分割方法分为基于阈值的方法，基于边缘的方法，基于区域的方法和基于特定理论的方法，基于边缘的方法就是首先进行边缘提取，认为边缘内的区域就是同一属性的，然后进行边缘连接把边缘闭合起来形成区域。因此可以说边缘处理只是图像分割的一种。
哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～ 如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
这个还是比较好区分的。首先说边缘检测，边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。图像分割是将目标分割出来，针对的是目标对象，边缘检测是空间域图像分割的一种方法，属于包含关系
计算机视觉吧，我有几个研究生同学也是这个方向，现在工作是算法方面的，挺不错的
304 浏览 3 回答
340 浏览 8 回答
258 浏览 6 回答
233 浏览 3 回答
210 浏览 3 回答
334 浏览 8 回答
297 浏览 5 回答
211 浏览 7 回答
268 浏览 3 回答
309 浏览 2 回答
214 浏览 3 回答
260 浏览 4 回答
270 浏览 9 回答
240 浏览 5 回答
345 浏览 3 回答
316 浏览 4 回答
213 浏览 4 回答
88 浏览 2 回答
350 浏览 3 回答
320 浏览 4 回答
312 浏览 6 回答
353 浏览 3 回答
316 浏览 3 回答
300 浏览 3 回答
150 浏览 3 回答
太仓站沈
