第六讲_图像分割Image Segmentation

第六讲_图像分割Image Segmentation

• 语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet

• 目录
  

• +三大数据库
  

显著性检测saliency detection

• 两类问题
  
  
• 数据集的标注
  
• DNN网络：VGG改进而来，分割输出是和原图大小一样；实际该模型就是全卷积网络
  

物体分割 object segmentation

• 前背景分割（前景包含物体，需要提供初始标记）
• Graph Cuts分割
  
• GrabCut分割:需要人工标记矩形框或者随意标记框
• 前景、背景的颜色模型
• opencv已经实现，效果不错

• 高斯混合模型
• Kmeans算法获得

• 算法流程
  

语义分割 semantic segmentation

• 多类的分割
• 什么是语义分割，不需要事先标记分割
  
• 用处：机器人视觉，自动驾驶，X光
• 算法研究阶段
  

全卷积网络 Fully Convolution Network

• FCN（2015）--检测部分的区域R-FCN(2016)

• 解决低分辨率问题：反卷积
  

• 卷积化：全连接->1x1卷积

• 32倍降采样
  

• FCN卷积操作矩阵化
  

• 反卷积对应于梯度回传

• padding=2；
  

• 卷积和转置卷积的参数关系

• 当s>1时，s=1；为实现小数步长，需要插零补充
  

• 当不整除时候，在上边右边在需要补零
  

• FCN-反卷积
  

• 输入输出分奇偶情况

• 反池化操作效果好的网络一般不用

• FCN的跳层结构skip-layer
  
  

• FCN构架
  

• 使用AlexNet构建FCN-32s-16s-8s网络

• FCN训练
  

• FCN的跳层结构性能
  

• VGG-16效果最优

• FCN结果
  

DeepLab网络=DCNN+CRF

• DeepLab全卷积网络
  
  

• 孔（Hole）算法
  

• 膨胀卷积

• 这样使与训练模型可以使用
  

• 效果：膨胀卷积的核参数和降采样参数对应
  

• Atrous空间金字塔池化
  

• 全连接CRF:精确边界分割
  

数据集

• cityscapes
• pascal voc
• mscoco（没有像素标准，多边形标准）,coco-stuff