42、语义分割技术全解析：从基础概念到先进网络

语义分割技术全解析：从基础概念到先进网络

1. 语义分割概述

语义分割的任务是将图像中的每个像素分配到一个对象类别，通过将特定类型对象的所有像素涂成相同颜色来实现。例如，输入一张包含两只猫和一只狗的图像，输出图像中两只猫的像素为黄色，狗的像素为红色，地面像素为绿色，天空像素为蓝色。该任务的一个关键特性是输出的宽度和高度维度与输入相同，但输入和输出的通道数不同。通常输入有三个通道（RGB），输出的通道数与类别数相同。

简单语义分割网络

简单的语义分割网络由卷积网络组成，没有池化层，所有层的步长为 1。随着网络深入，通道数增加，输出层的通道数与要分类的对象类型总数相同。如果对每一层的边界进行适当填充，输出层将具有正确的尺寸。然而，这种网络没有池化层或大的卷积步长，效率较低。因为网络深层的层不仅通道多，而且宽度和高度也大，导致网络中每一层的值（特征）总数增加。而在典型的 CNN 中，随着网络深入，宽度和高度会减小，从而使特征总数减少或保持不变。

为了在语义分割中使用更传统的 CNN（网络内部分辨率降低），需要在最终层再次提高分辨率，以得到具有正确尺寸的输出层。

2. 上采样技术

提高图像分辨率称为上采样，有多种方法，下面介绍两种常见技术：

2.1 最近邻插值

最近邻插值是一种简单的上采样方法。以将 3×3 图像上采样为 6×6 图像为例，上采样后的每个像素直接采用最接近的原始像素的值。也就是说，每四个上采样像素将采用位于其中心的原始像素的相同颜色。因此，即使结果图像有 36 个像素，其独特颜色也不会超过 9 种，这会导致上采样图像出现像素化外观。

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