语义分割之deeplab v1

最新推荐文章于 2025-09-04 11:20:44 发布
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#算法 #神经网络 #计算机视觉 #语义分割

概述

首先我们简单考虑一下什么是语义分割？

语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤。原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过对每个像素进行密集的预测、推断标签来实现细粒度的推理，从而使每个像素都被标记为其封闭对象区域的类别。

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其实简单来说，**语义分割就是像素级别的图像分类。**我们以下边一幅图为例：左侧是原图，右侧是经过图像分割之后的图片，结果图中我们可以看到，经过图片分割后，不同类别的物体，例如行人飞机、房子等被分别标记成不同的颜色。

Deeplabv1是谷歌14年提出的语义分割算法，它解决语义分割分割问题的基本思想就将卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）进行结合。简单来说，DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。具体结合方式是这样的：将每个像素视为CRF节点，利用远程依赖关系，并使用CRF推理直接优化DCNN的损失函数。

算法

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整个算法处理过程是这样的：首先对输入的图片经过DCNN网络处理，得到其初步的得分图，然后通过双线性插值，扩大图片尺寸，进而经过全连接CRF处理之后

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参考： DeepLab V1 V2 V3 V3+及pytorch实现 V1 DeepLab是针对语义分割任务提出的模型，主要使用了DCNN、CRF、空洞卷积做密集预测。 DeepLab是结合了深度卷积神经网络DCNNs和概率图模型DenseCRFs的方法。 DCNNs做语义分割时精度不够，原因是DCNNs的高级特征的平移不变性，也叫作高层次特征映射。平移不变性增强了对数据分层抽象的能力，但是也会...
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input image输入层，可以为任意大小。输入后进行卷积运算，到最后一个卷积层输出得到该层的feature maps特征映射，其大小也是任意的。Spatial Pyramid Pooling layer SPP层。以最左侧16X256-d为例，16表示将从前面卷积得到的特征映射分成16份，256表示channel通道数，即SPP对每一层都分成16份，进行池化操作，一般进行max pooling最大池化。中间右侧同理，即将特征映射分别分成4X256和1X256。
深入理解DeepLab系列语义分割网络
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说起语义分割的发展则肯定绕不开DeepLab系列语义分割网络，该系列网络由谷歌团队提出并发展，在VOC2012等公用语义分割数据集上，取得了较好的效果。
deeplab语义分割
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deeplabv2 （*）使用dilated conv，减轻分辨率的衰减，将原来缩小32改为缩小16倍或者8倍 （*）在最后特征后面使用ASPP，融合多尺度特征， （*）直接一步双线性插值到原图大小 （*）使用CRF克服特征的运动不变形 deeplabv3 （*）复制resnet的block，融入dilated，模块化，加深网络 （*）ASPP中使用BN （*）直接一步双线性插值到原...
深度学习（11）——DeepLab v1
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[SS]语义分割_DeepLab
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02-29 1946
(1)、将backbone更换为ResNet；(2)、引入了新结构ASPP。(1)、分辨率被降低，主要由于下采样步距s>1的层导致；(2)、目标的多尺度问题；(3)、DCNNs的不变性会降低定位精度。针对分辨率被降低的问题，通常将最后几个MaxPool层的步距s设置为1，如果是通过卷积下采样的（ResNet），同样将步距s设置为1，配合使用膨胀卷积。针对目标多尺度的问题，将图像缩放到多个尺度分别通过网络进行推理，最后将多个结果进行融合即可，但是这样做的计算量太大。
[深度学习]Semantic Segmentation语义分割之Deeplab v1(5)
sinat_33487968的博客
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论文全称：《SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf 得益于图像空间转换的不变性，DCNNs在高层的计算机视觉任务表现良好，但是在低层的任务，例如人体姿态估计和语义分割达不到要求。 DCN...
语义分割之deeplab v3
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07-29 1015
概述 之前讲了deeplab v1和v2的内，这次主要讲一下v3部分的内容。 简单回顾 首先我们简单回顾一下前边v1和v2部分的内容，先说它们的相同点，首先他们主要思想都是将卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）进行结合来做语义分割。并且两者对图片的处理过程也是一样的。都是先对输入的图片经过DCNN网络处理，得到其初步的得分图，然后通过双线性插值，扩大图片尺寸，进而经过全连接CRF处理之后，最后输出结果图。 但v2较之于v1提升点主要有三个方面：使用多尺度来获得更好的分割效果，建成A
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dcnn和定位的挑战 越深的层，不变性越强，感受野越大，越难瞄准物体轮廓。 dcnn和FC CRF 耦合dcnn的识别能力和全连接 CRF的细粒度定位能力。 input->dcnn->coarse score map->bi-linear interpolation->fc crf ->output 传统上，条件随机场(CRFs, conditional random fields)用来平滑分割噪声。 而现代dcnn产生的score map已经足够平滑。 因此，使用短程CRFs
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zxrc的博客
07-14 334
一、待解决的问题 重复池化和下采样导致分辨率大幅下降，位置信息丢失严重 空间不变性导致细节信息丢失 二、创新点 DCNN结合CRF，提高分割图像的精度 空洞卷积 多尺度、多层次信息融合 三、具体细节： 1.空洞卷积 空洞卷积，dilate rate，在同样卷积核大小的情况下，通过增加input stride来增加卷积核的感受野。 空洞卷积参数的d，则（d-1）表示尺寸为k的卷积核每两个元素之间塞入的空格数），空洞卷积的卷积核大小为：k+(k−1)∗(d−1)k+(k-1)*(d-1)k+(k−1)
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weixin_46680512的博客
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