20、图像增强、分割与高效数据处理

图像增强、分割与高效数据处理

1. 图像分割算法

1.1 分水岭变换

分水岭变换是一类常见的算法，用于将类别掩码进一步分割为实例。该算法将单通道张量视为地形表面，每个值代表一个海拔高度，通过特定方法提取代表实例边界的山脊顶部。有多种实现方式，一些基于卷积神经网络（CNN），例如多伦多大学的 Min Bai 和 Raquel Urtasun 提出的用于实例分割的深度分水岭变换。该网络受全卷积网络（FCN）架构启发，输入为预测的语义掩码和原始 RGB 图像，输出可用于识别山脊的能量图，能以较高精度分离重叠实例。

1.2 从目标检测到实例分割 - Mask R - CNN

另一种解决实例分割的方法是从目标检测的角度出发。具体步骤如下：
1. 使用目标检测模型为每个目标类别的实例返回边界框。
2. 将每个图像块输入到语义分割模型中以获取实例掩码。

如果预测的边界框准确，分割网络的任务就是对相应图像块中的像素进行分类，判断哪些像素属于捕获的类别，哪些属于背景或其他类别。这种方法的优势在于我们已有实现所需的工具（目标检测和语义分割模型）。

1.3 基于 Faster - RCNN 构建实例分割模型

虽然可以简单地使用预训练的检测网络和预训练的分割网络，但将两个网络拼接并进行端到端训练效果会更好。通过公共层反向传播分割损失，能确保提取的特征对检测和分割任务都有意义，这也是 2017 年 Facebook AI Research 的 Kaiming He 等人提出 Mask R - CNN 的初衷。

Mask R - CNN 主要基于 Faster R - CNN，