图像分割：技术、应用与评估

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一文读懂图像分割：技术、应用与评估

• 在神奇的计算机视觉领域，图像分割技术正发挥着关键作用。今天，就带大家深入了解一下这项有趣又实用的技术。
• 1.图像分割，简单来说，就是预测目标的轮廓，把不同像素划分到不同类别，是一种很精细的分类。打个比方，在一张风景照片里，它能精准区分出天空、草地、人物、建筑等元素，让计算机“看清”图像的每个部分。
• 2.图像分割的应用场景非常广泛。比如在摄影后期，人像抠图就用到了图像分割技术，能轻松把人物从背景中分离出来，方便更换各种创意背景。医学领域，它可以提取医学组织，帮助医生更清晰地观察病变组织。在自动驾驶方面，图像分割让汽车识别道路、行人、障碍物等，保障行驶安全。还有遥感图像分析、材料图像研究等，都离不开图像分割技术。
• 3.图像分割有三层境界：语义分割、实例分割和全景分割。语义分割是给每个像素只分一类，形成掩膜；实例分割专注于预测前景目标的类别、边框和个体ID，一个像素能属于多个ID；全景分割则更厉害，给每个像素分配语义类别和唯一实例ID，把两者优势结合起来。
• 4.要训练图像分割模型，数据集很重要。像VOC数据集，是计算机视觉挑战赛用的，有4大类、20小类。2007年引入语义和实例分割标注，有9963张图片、24640个目标；2012年有23080张图片、54900个目标。Cityscape数据集包含50个城市不同场景的街景图，30个类别，有5000张精细标注图和20000张粗略标注图。COCO数据集以日常复杂场景为主，共91类，很多类都有大量实例。
• 5.评估语义分割效果，有几个重要指标。Pixel Accuracy衡量逐像素分类的精准度，Mean Pixel Accuracy关注每个类内正确分类像素的比例，IoU计算前景目标的交并比，mIoU是每个类IoU的平均值，FWIoU会根据类出现的概率给mIoU加权。
• 6.图像分割网络有卷积和反卷积两个关键模块。卷积模块负责提取图像特征，就像从图片里找出各种“线索”；反卷积模块进行上采样，把提取的特征恢复到原图尺度。卷积和反卷积是转置关系，通过不同的卷积核和计算方式实现各自功能。
• 7.典型的图像分割网络由卷积网络（编码器）和解卷积网络（解码器）组成。编码器逐步提取图像特征，解码器再把这些特征“还原”成可用于图像分割的结果。
• 图像分割技术不断发展，未来会在更多领域大放异彩，让我们一起期待它带来更多惊喜！