第六讲_图像分割Image Segmentation

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

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