机器学习笔记 - 语义分割学习与理解

已于 2022-03-25 18:29:13 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 语义分割 DeepLab U-Net FastFCN
于 2021-03-14 16:26:19 首次发布
原文链接：https://heartbeat.fritz.ai/a-2019-guide-to-semantic-segmentation-ca8242f5a7fc
本文深入探讨了语义分割的重要性及其在自动驾驶、机器人技术等领域的应用。介绍了多种深度学习技术，如完全卷积网络、U-Net、DeepLab系列和FastFCN，以及它们在处理多尺度上下文、图像增强和提高分割精度方面的作用。通过这些技术，模型能够更好地理解和解析图像中的像素级信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、图像语义分割(Semantic Segmentation)的意义

语义分割是指将图像中的每个像素链接到类别标签的过程。 这些标签可以包括人，汽车，花朵，家具等，仅举几例。

我们可以将语义分割视为像素级别的图像分类。 例如，在具有许多汽车的图像中，分割会将所有对象标记为汽车对象。 但是，称为实例细分的单独模型模型能够标记对象在图像中出现的单独实例。 这种细分在用于计算对象数量的应用程序中非常有用，例如计算商场中的人流量。

它的一些主要应用是在自动驾驶汽车，人机交互，机器人技术和照片编辑/创意工具中。 例如，语义分割在自动驾驶汽车和机器人技术中非常重要，因为对于模型而言，了解它们在其工作环境中的上下文非常重要。

2、语义分割中的深度学习技术

用于语义图像分割的深度卷积网络的弱和半监督学习

完全卷积网络的语义分割

U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络

用于语义分割的全卷积DenseNets

扩张卷积的多尺度上下文聚合

DeepLab：具有深度卷积网络，Atrous卷积和完全连接的CRF的语义图像分割

Atrous卷积用于语义图像分割

带有可分离卷积的编码器-解码器用于语义图像分割

FastFCN：重新思考骨干中的扩张卷积以进行语义分割

通过视频传播和标签松弛改善语义分割

Gated-SCNN：用于语义分割的门控形状CNN

3、用于语义图像分割的深度卷积网络的弱和半监督学习（ICCV，2015年）

论文（

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