掌握PixelLib：图像视频对象分割技术库介绍

资源摘要信息:"PixelLib是一个强大的库，专门用于图像和视频中的对象分割。它提供了两种主要的图像分割类型：语义分割和实例分割。语义分割是指对图像中的每个像素点进行分类，给出每个像素点的类别，例如，汽车、人、树等。实例分割则更进一步，它不仅识别出各个物体的类别，还能将不同物体的相同类别进行区分，例如，区分出两个不同的人或三辆不同的汽车。 PixelLib的安装非常简单，只需要使用pip3命令即可完成。如果你只需要使用CPU版本的PixelLib，可以使用命令'pip3 install pixellib'进行安装。但是，如果你的PC有支持CUDA的GPU，那么你可以通过命令'pip3 install pixellib --gpu'安装兼容的gpu版本。这样，PixelLib就可以利用GPU进行加速，大大提高处理速度。 PixelLib依赖于Tensorflow库，因此在安装PixelLib之前，需要先安装Tensorflow。Tensorflow是一个开源的机器学习库，由Google开发，用于数据流编程。它支持多种任务，包括分类、回归、聚类、强化学习等。最新版本的tensorflow是Tensorflow 2.0+，可以通过命令'pip3 install tensorflow'进行安装。如果你的PC有支持CUDA的GPU，那么可以安装Tensorflow的gpu版本，通过命令'pip3 install tensorflow --gpu'进行安装。 标签中的'machine-learning'（机器学习）、'computer-vision'（计算机视觉）、'tensorflow'（tensorflow）、'artificial-intelligence'（人工智能）、'deeplearning'（深度学习）、'image-segmentation'（图像分割）、'semantic-segmentation'（语义分割）、'deeplab'（DeepLab）、'video-segmentation'（视频分割）、'instance-segmentation'（实例分割）、'maskr-cnn'（Mask R-CNN）和'Python'（Python）都是与PixelLib相关的技术或工具。这些技术或工具的发展和应用，使得PixelLib在图像和视频处理领域有着广泛的应用前景。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个'PixelLib-master'，这可能是PixelLib的源代码文件。如果你想深入研究或修改PixelLib的源代码，可以通过下载这个文件来实现。"