OpenMMLab AI实战营 第6课 语义分割与MMSegmentation
第6课 语义分割与MMSegmentation
1. 语义分割简介
- 任务：将图像按照物体的类别分割成不同的区域，等价于对每个像素进行分类
- 应用
- 无人驾驶
- 人像分割
- 智能遥感
- 医疗影像分析
- 语义分割 vs 实例分割 vs 全景分割
- 语义分割：仅考虑像素的类别，不分割同一类的不同实体
- 实例分割：分割不同的实体，仅考虑前景物体
- 全景分割：背景仅考虑类别，前景需要区分实体
- 基本思路
- 按颜色分割
- 逐像素分类
- 滑窗计算：效率底下
- 卷积计算
- 计算复用
- 全连接层要求固定大小输入
- 全连接层的卷积化
- 全卷积网络 2015
- 上采样
-
双线性插值
-
转置卷积：可学习的上采样层
-
基于多层级特征的上采样
- 结合低层次和高层次特征图
-
- 上采样
- UNet 2015
- 逐级融合高低层特征
2. 上下文信息
- PSPNet 2016
3. 空洞卷积与Deeplab系列算法
- Deeplab系列
- 使用空洞卷积解决网络中的下采样问题
- 图像分类模型中的下采样层使输入尺寸变小
- 如果将池化层和卷积中的步长去掉
- 可以减少下采样次数
- 特征图就会变大，需要对应增大卷积核，以维持相同的感受野，但会增加大量参数
- 使用空洞卷积（Dilated Convolution/Atrous Convolution），在不增加参数的情况下增大感受野
- 如果将池化层和卷积中的步长去掉
- 图像分类模型中的下采样层使输入尺寸变小
- 条件随机场
- 空间金字塔池化
- Encoder-Decoder
- 使用空洞卷积解决网络中的下采样问题
3. 语义分割模型的评估
- 基于交并集的评估指标
- accuracy
- iou
- dice
4. MMSegmentation
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