全局信息
- 增强图像识别能力：全局信息有助于提供整张图像的宏观特征，这对于图像识别任务来说至关重要。通过捕捉整体结构，算法能更准确地分类和识别图像内容。
- 辅助局部信息解读：虽然局部信息能够提供图像细节，但有时需要结合全局信息来正确解释这些细节。例如，在一个篮球场景中，仅凭球的位置可能无法判断动作，但结合球场、观众等全局信息，就能推断出球员正在投篮。
- 改善图像处理性能：全局信息可以帮助改善图像处理任务的性能，如通过融合全局和局部信息，ParseNet能够更精确地进行图像分割。
- 提升分割效果：全局特征与局部特征结合使用可以显著提高图像分割的质量。全局特征有助于理解图像的整体上下文，而局部特征则关注细节，两者结合可以达到更好的分割效果。
综上所述，全局身份信息不仅为深度学习模型提供了一个宏观的视角来理解和处理图像，而且能够与局部信息相互补充，共同提升图像处理任务的性能和准确性。
局部信息
- 捕捉细节特征：局部信息能够捕捉到图像中的细节特征，如纹理、形状边缘等，这些信息对于理解图像内容至关重要。例如，在医学图像分析中，局部信息有助于识别病变区域；在自动驾驶领域，局部信息可以帮助识别道路标志和行人。
- 辅助全局信息：局部信息可以与全局信息相结合，提供更全面的图像理解。全局信息能够提供图像的整体上下文，而局部信息则能够补充具体的物体或场景细节。
- 提升模型性能：在某些任务中，局部信息对于提升模型性能尤为重要。例如，在图像分割任务中，局部信息有助于精确地划分物体边界；在目标检测任务中，局部信息有助于定位和识别特定物体。
- 特征描述：局部特征描述符，如SIFT（尺度不变特征变换），能够提供关于图像某个区域的详细描述，这些描述符通常用于图像匹配、物体识别和3D重建等任务。
- 注意力机制：深度学习中的 attention 机制可以视为一种模拟人类视觉关注特定区域的能力，它通过强调图像中的某些局部信息来提高模型对关键内容的关注度和识别能力。
- 编码方法：为了有效地利用大量的局部特征，研究者提出了各种编码方法，如BOF（特征袋）、Fisher向量和VLAD（局部聚合描述符向量），这些方法有助于将局部特征汇总成更紧凑的表示形式，便于后续的处理和分析。
综上所述，图像的局部信息在深度学习中扮演着关键角色，不仅能够提供丰富的细节信息，还能与其他信息源相结合，共同提升模型的性能和准确性。