8、图像分割：原理、模型与实践

图像分割：原理、模型与实践

1. 图像分割概述

图像分割旨在训练计算机理解图像，从而将不同对象分离并将相似对象分组。这可以基于相似的像素强度、纹理和形状来实现。图像分割在生物医学领域和自动驾驶汽车等场景中非常有用，目前仍是一个活跃的研究领域，且常与目标检测框架结合使用。

图像分割主要分为语义分割和实例分割两种类型：
- 语义分割 ：将相似对象的像素视为一个类别，但不区分对象内部。例如，在高速公路上有多辆汽车的图像中，语义分割会将所有汽车归为一组，并将其与路边或风景分开。
- 实例分割 ：每个像素都映射到特定的类别，并通过为像素标记适当的类别来分离对象。当需要区分同一类别的不同实例时，实例分割就派上用场了。

语义分割和实例分割的区别如下表所示：
| 分割类型 | 像素分类 | 使用模型 | 下采样与上采样 | 架构特点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 语义分割 | 所有像素分类 | 全卷积模型 | 多种方法使用下采样，后接可学习的上采样技术重建图像 | 若使用类似ResNet架构，会使用跳跃连接 |
| 实例分割 | 不仅分类像素，还检测实例 | 接近目标检测架构 | - | - |

2. PyTorch的预训练支持

PyTorch发展迅速，拥有丰富的模块和类，且接近Python，易于适应。由于分割模型架构较重，从头训练并不容易，因此可以采用迁移学习技术。以下是一些用于语义分割的预训练模型：
- 全卷积神经网络（Fully co