深度学习语义分割：从像素到智能解析

深度学习计算机视觉中的语义分割

语义分割是计算机视觉领域的关键任务之一，旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。与目标检测不同，语义分割不仅识别物体位置，还精确到像素级别的分类。该技术在自动驾驶、医学影像分析、遥感图像处理等领域有广泛应用。

语义分割的核心概念

语义分割的核心是将输入图像映射到相同尺寸的输出掩码，其中每个像素值代表其所属类别。全卷积网络（FCN）是语义分割的基础架构，通过替换传统CNN的全连接层为卷积层，实现端到端的像素级预测。

常用的评价指标包括像素准确率（Pixel Accuracy）和平均交并比（Mean Intersection over Union, mIoU）。mIoU计算预测区域与真实区域的重叠比例，是更鲁棒的评估标准。

关键技术解析

编码器-解码器结构

编码器通常采用预训练的CNN（如ResNet、VGG）提取多层次特征。解码器通过转置卷积或上采样操作逐步恢复空间分辨率。跳跃连接（Skip Connection）将编码器的低层特征与解码器的高层特征融合，提升细节保留能力。

空洞卷积（Dilated Convolution）

空洞卷积通过引入扩张率（Dilation Rate）扩大感受野，在不增加参数量的情况下捕获多尺度上下文信息。例如，扩张率为2的3×3卷积核实际覆盖5×5区域。

注意力机制

空间注意力模块（如CBAM）或通道注意力模块（如SE Block）动态调整特征权重，突出重要区域。例如，金字塔场景解析网络（PSPNet）通过金字塔池化模块聚合多尺度上下文。

常用数据集

PASCAL VOC

包含20个物体类别和1个背景类，提供2913张训练图像和1464张验证图像。每张图像标注像素级类别标签。

Cityscapes

专注于城市场景，包含30个类别（如道路、车辆、行人）。提供5000张精细标注图像和20000张粗标注图像，分辨率高达