8、图像分割：从基础到实践

图像分割：从基础到实践

1. 图像分割概述

图像分割旨在训练计算机理解图像，将不同对象分离并对相似对象进行分组，这在生物医学和自动驾驶等领域极为有用。其主观性质取决于处理的领域，主要分为语义分割和实例分割。

语义分割将相似对象的像素视为同一类，但不区分对象内部。例如，在高速公路图像中，所有汽车会被归为一组，并与路边或风景分开。可以通过从原始输入中提取像素块，经过卷积神经网络分类对象，然后将中心像素映射到对象并遍历整个图像来实现。也可以使用无下采样的卷积神经网络分类器对每个像素进行分类，从而将相似对象聚类在一起。

实例分割则用于区分同一类中的不同实例。每个像素会被映射到特定类，并通过为像素标记适当的类来分离对象。其基本方法类似于R - CNN，通过段建议网络生成图像段，这些段一方面形成边界框并传递给框卷积神经网络生成特征，另一方面进行背景掩码转换，然后传递给区域卷积神经网络生成另一组特征，最后将这些结果组合并进一步分类。

语义分割和实例分割的区别如下表所示：
| 分割类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 语义分割 | 所有像素分类；使用全卷积模型；采用下采样和可学习的上采样技术重建图像；使用ResNet架构时使用跳跃连接 |
| 实例分割 | 不仅对每个像素分类，还检测实例；过程接近目标检测架构 |

2. PyTorch预训练支持

PyTorch发展迅速，提供了丰富的模块和类。由于图像分割架构复杂，从头训练模型并非易事，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 convolutional neura