圖像分割1圖像分割經(jīng)典算法目錄圖像分割簡(jiǎn)介2訓(xùn)練圖像分割網(wǎng)絡(luò)3圖像分割算法的分類基礎(chǔ)不統(tǒng)一。在選擇分割算法時(shí)，很大程度上取決于待分割圖像的形狀、像素分布特征和是否含有特定區(qū)域或其他影響分割的因素（如噪聲和紋理）。國(guó)內(nèi)外廣泛使用的圖像分割方法主要分為閾值分割、聚類分割、深度學(xué)習(xí)分割等，閾值分割如Otsu大津法，聚類分割如Meanshift聚類法，深度學(xué)習(xí)分割如Deeplabv3、U-Net、MaskR-CNN等方法。深度學(xué)習(xí)分割法可以細(xì)分為：語義分割：指將分屬不同物體類別的像素區(qū)域分開，并分類出每一塊區(qū)域的語義實(shí)例分割：指在語義分割的基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)物體編號(hào)圖像分割簡(jiǎn)介語義分割是對(duì)一幅圖像中同一個(gè)類別的像素進(jìn)行分割，如下圖（b）所示，而實(shí)例分割是對(duì)一幅圖像中同類像素的不同實(shí)例對(duì)象進(jìn)行分割，如下圖（c）所示，原圖如下圖（a）所示。圖像分割簡(jiǎn)介基于深度學(xué)習(xí)圖像語義分割的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以簡(jiǎn)化為編碼器-解碼器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。編碼器是一個(gè)分類網(wǎng)絡(luò)，通常用來進(jìn)行訓(xùn)練；解碼器在編碼器之后，將編碼器訓(xùn)練學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行映射，以便得到相對(duì)應(yīng)的分類。實(shí)例分割則是在語義分割和目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)每個(gè)物體進(jìn)行具體的分割。圖像分割簡(jiǎn)介常用的語義分割包括：基于區(qū)域的語義分割全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義分割弱監(jiān)督語義分割實(shí)例分割包括：基于語義分割的方法基于目標(biāo)檢測(cè)的方法圖像分割簡(jiǎn)介對(duì)從圖像中提取的區(qū)域進(jìn)行描述和分類。首先通過選擇性搜索提取目標(biāo)區(qū)域。然后用分類器對(duì)每個(gè)區(qū)域的特征進(jìn)行劃分，達(dá)到對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行分類的目的。與傳統(tǒng)圖像分割相比，基于區(qū)域的語義分割方法把全區(qū)域特征和前景特征連接在一起，因此能夠應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的分割任務(wù)，獲得更好的性能。但是由于基于區(qū)域的語義分割算法提取的特征包含的空間信息不足，導(dǎo)致分割邊界精度受到極大影響，同時(shí)算法耗時(shí)較長(zhǎng)，降低了語義分割的效率。圖像分割簡(jiǎn)介1．基于區(qū)域的語義分割全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義分割與基于區(qū)域的語義分割的區(qū)別：它沒有對(duì)區(qū)域特征進(jìn)行提取和分類，而是創(chuàng)建像素到像素的映射。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層決定網(wǎng)絡(luò)只能接收固定尺寸的輸入，以及輸出固定尺寸的預(yù)測(cè)結(jié)果。而全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延伸和擴(kuò)展，用卷積層替換全連接層，使網(wǎng)絡(luò)可以接收任意尺寸的輸入并實(shí)現(xiàn)像素級(jí)預(yù)測(cè)。全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)卷積和池化使得輸出特征分辨率較低，同時(shí)像素與像素之間聯(lián)系不夠緊密，導(dǎo)致空間一致性弱?？臻g一致性是指圖像中的某個(gè)點(diǎn)有較大的概率與周圍鄰域中的點(diǎn)具有相同類別屬性。圖像分割簡(jiǎn)介2．全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義分割語義分割通常需要大量的數(shù)據(jù)，包括原始圖像和相對(duì)應(yīng)的像素級(jí)標(biāo)簽。手動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注耗時(shí)長(zhǎng)、成本高，導(dǎo)致某些場(chǎng)景的語義分割難以實(shí)現(xiàn)。弱監(jiān)督語義分割同樣通過使用帶標(biāo)注的邊界框進(jìn)行訓(xùn)練，但是這種標(biāo)注無須達(dá)到像素級(jí)，因此比對(duì)原始圖像進(jìn)行像素級(jí)標(biāo)注更容易。弱監(jiān)督語義分割的應(yīng)用場(chǎng)景更廣闊，但是由于弱監(jiān)督語義分割的理論還不夠完善，和通常所說的語義分割還具有一定的差距。圖像分割簡(jiǎn)介3．弱監(jiān)督語義分割實(shí)例分割兼具語義分割和目標(biāo)檢測(cè)的特點(diǎn)，按照解決思路分為：基于語義分割的Bottom-Up基于目標(biāo)檢測(cè)的Top-Down方法基于語義分割的Bottom-Up方法是通過階段語義分割實(shí)現(xiàn)分割對(duì)象的實(shí)例化。DeepMask實(shí)例分割算法如下圖所示，總共有3個(gè)階段，第1個(gè)階段實(shí)現(xiàn)圖像前景和背景的分割，第2個(gè)階段實(shí)現(xiàn)前景的語義分割，第3個(gè)階段實(shí)現(xiàn)前景的實(shí)例分割和目標(biāo)識(shí)別。圖像分割簡(jiǎn)介4．實(shí)例分割基于目標(biāo)檢測(cè)的Top-Down方法則是先通過目標(biāo)檢測(cè)找出具體的實(shí)例對(duì)象，然后將具體的對(duì)象區(qū)域進(jìn)行圖像分割，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割，如MaskR-CNN、SOLO等方法。目前比較主流的實(shí)例分割算法為基于目標(biāo)檢測(cè)的Top-Down方法。相比較而言，不論是精度還是速度，基于目標(biāo)檢測(cè)的Top-Down方法普遍比基于語義分割的Bottom-Up方法表現(xiàn)更好。圖像分割簡(jiǎn)介1圖像分割經(jīng)典算法目錄圖像分割簡(jiǎn)介2訓(xùn)練圖像分割網(wǎng)絡(luò)3圖像分割算法發(fā)展至今已有許多經(jīng)典方法，語義分割領(lǐng)域有FCN、U-Net、Deeplabv3等方法，實(shí)例分割有DeepMask、MaskR-CNN、SOLO等方法。本節(jié)選取其中比較有代表性的Deeplabv3+和MaskR-CNN進(jìn)行深入講解。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積不斷降采樣，對(duì)圖像進(jìn)行特征編碼，然后通過轉(zhuǎn)置卷積對(duì)卷積生成的特征圖進(jìn)行上采樣，對(duì)特征圖實(shí)現(xiàn)特征解碼，再經(jīng)過編碼-解碼的過程后，得到一幅新的分割圖像，如下圖所示。圖像分割經(jīng)典算法其中轉(zhuǎn)置卷積也稱為反卷積，是使用較多的一種特征圖尺寸恢復(fù)技術(shù)，其前向運(yùn)算過程也是卷積操作的反向運(yùn)算過程。需要注意的是，轉(zhuǎn)置卷積并不是卷積的完全逆運(yùn)算。反卷積技術(shù)能夠像卷積運(yùn)算一樣自主學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)值，訓(xùn)練過程中也會(huì)消除一些冗余信息，能夠彌補(bǔ)上采樣或插值算法無法自主學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)。正常卷積過程如下圖（a）所示，轉(zhuǎn)置卷積過程如下圖（b）所示。圖像分割經(jīng)典算法在語義分割的領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模式都是大同小異的，基本遵循編碼-解碼的思路。首先通過卷積操作獲取語義特征信息，圖像分辨率越來越??；然后使用反卷積操作將圖像分辨率放大到原圖大小。Deeplabv3+主要的創(chuàng)新點(diǎn)：編碼過程中實(shí)現(xiàn)圖像下采樣時(shí)為了提高卷積核的感受野采用了空洞卷積的方式。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)的任務(wù)是圖像分類，而應(yīng)用到語義分割這種密集預(yù)測(cè)問題，效果并沒有顯著提高。因?yàn)樵诜指钊蝿?wù)中，需要具體分析出圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)所屬類別，往往需要考慮圖像局部區(qū)域的上下文信息，而單純?cè)龃缶矸e核會(huì)使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算量大增。圖像分割經(jīng)典算法1．語義分割DeepLabv3+費(fèi)希爾（Fisher）等人在2016年提出了空洞卷積的方法，空洞卷積的結(jié)構(gòu)如下圖所示，下圖（a）對(duì)應(yīng)3×3的1階空洞卷積，和普通的卷積操作一樣；下圖（b）對(duì)應(yīng)3×3的2階空洞卷積，其感受野相當(dāng)于7×7的普通卷積，但是卷積核參數(shù)依然是3×3；下圖（c）對(duì)應(yīng)3×3的4階空洞卷積，其感受野相當(dāng)于15×15的普通卷積。圖像分割經(jīng)典算法為了解決圖像目標(biāo)中的多尺度問題，Deeplabv3+使用空洞空間金字塔池化（AtrousSpatialPyramidPooling，ASPP）。ASPP首先應(yīng)用帶有不同擴(kuò)張率的空洞卷積和圖像特征得到不同尺度的豐富的語義信息。然后將ASPP模塊的輸出與編碼器輸出進(jìn)行特征融合，二者能夠發(fā)揮不同的作用，ASPP模塊的輸出主要用于獲取多尺度的上下文信息，編碼器輸出則基于重構(gòu)空間信息的方式來捕捉物體邊緣。圖像分割經(jīng)典算法DeepLabv3+的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示。圖像分割經(jīng)典算法對(duì)于DeepLabv3+解碼模塊，首先需要將編碼特征進(jìn)行雙線性上采樣，然后與主干網(wǎng)絡(luò)輸出的淺層特征進(jìn)行連接。由于對(duì)應(yīng)的淺層特征往往通道數(shù)較多，如256、512，可能會(huì)超過輸出編碼特征而導(dǎo)致訓(xùn)練困難，因此在連接操作前，采用1×1卷積，對(duì)淺層特征進(jìn)行通道降維操作以減少通道數(shù)。特征融合后需要進(jìn)行進(jìn)一步處理，處理時(shí)選用的是3×3的4階空洞卷積實(shí)現(xiàn)上采樣，得到最終的分割圖像。相較于DeepLabv3，DeepLabv3+改善了圖像分割的效果，提升了圖像邊緣處理的能力。這與DeepLabv3+中加入的解碼模塊直接相關(guān)。另外通過編碼-解碼結(jié)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)空洞卷積的靈活控制，從而有效地獲得編碼特征分辨率，使得DeepLabv3+在精度和效率之間達(dá)到了平衡。圖像分割經(jīng)典算法MaskR-CNN是一種實(shí)例分割算法。該算法對(duì)FasterR-CNN進(jìn)行擴(kuò)展，在圖像中每個(gè)感興趣區(qū)域（RegionofInterest，ROI）上添加一個(gè)用于預(yù)測(cè)分割掩碼的分支，與FasterR-CNN原有的分類和回歸分支并行。MaskR-CNN的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示。與FasterR-CNN不同的是，MaskR-CNN算法對(duì)ROI使用ROIAlign矯正。ROIAlign是為了修正偏差而提出的一個(gè)簡(jiǎn)單、量化的自由層，以保留精確的空間位置。圖像分割經(jīng)典算法2．實(shí)例分割MaskR-CNNFasterR-CNN使用ROIPooling實(shí)現(xiàn)了ROI從原圖區(qū)域到卷積區(qū)域的映射，并將特征池化到固定大小，最終將輸入?yún)^(qū)域的尺寸歸一化成卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入尺寸。在歸一化的過程中，會(huì)出現(xiàn)ROI和提取特征不重合的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致特征丟失。為了解決這一問題，在MaskR-CNN中提出了ROIAlign的概念，使用ROIAlign層對(duì)提取的特征和輸入的感興趣區(qū)域進(jìn)行校準(zhǔn)。采用雙線性內(nèi)插法計(jì)算在ROI中固定的4個(gè)采樣位置得到的輸入特征值；并對(duì)結(jié)果進(jìn)行融合得到矯正后的ROI；然后對(duì)每一個(gè)ROI通過全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)不同實(shí)例所屬的分類；最終得到興趣目標(biāo)實(shí)例分割的結(jié)果。圖像分割經(jīng)典算法MaskR-CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示，可以分為2個(gè)分支。第1個(gè)分支是原始FasterR-CNN，第2個(gè)分支是FCN。FCN作為第2分支，作用是將FasterR-CNN檢測(cè)到的候選區(qū)域先進(jìn)行像素矯正，然后添加掩模并對(duì)其進(jìn)行分割。FCN的輸入為經(jīng)過像素矯正后的ROI特征圖，輸出目標(biāo)的掩模矩陣。圖像分割經(jīng)典算法1圖像分割經(jīng)典算法目錄圖像分割簡(jiǎn)介2訓(xùn)練圖像分割網(wǎng)絡(luò)3本節(jié)使用COCO2017數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Deeplabv3+和MaskR-CNN。MSCOCO（MicrosoftCommonObjectsinContext）由微軟在2014年出資標(biāo)注而成，COCO競(jìng)賽與ImageNet國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺挑戰(zhàn)賽一同被視為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域比較受關(guān)注和權(quán)威的比賽。COCO2017數(shù)據(jù)集是一個(gè)評(píng)估計(jì)算機(jī)視覺模型性能的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集以場(chǎng)景理解為目標(biāo)，主要從復(fù)雜的日常場(chǎng)景中截取，圖像中的目標(biāo)通過精確的分割進(jìn)行位置的標(biāo)定。圖像包括328000影像和2500000個(gè)標(biāo)注。目前為止，COCO2017數(shù)據(jù)集是語義分割的最大數(shù)據(jù)集，提供的類別有80類，有超過33萬張圖片，其中20萬張有標(biāo)注，整個(gè)數(shù)據(jù)集中個(gè)體的數(shù)目超過150萬個(gè)。訓(xùn)練圖像分割網(wǎng)絡(luò)COCO2017數(shù)據(jù)集的圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、實(shí)例分割標(biāo)注結(jié)果如下圖所示。訓(xùn)練圖像分割網(wǎng)絡(luò)相較ImageNet數(shù)據(jù)集而言，COCO2017數(shù)據(jù)集分類較少，但是每個(gè)分類的實(shí)例對(duì)象比ImageNet數(shù)據(jù)集多。COCO2017數(shù)據(jù)集有91個(gè)分類，其中82個(gè)分類都有超過5000個(gè)實(shí)例對(duì)象，有助于更好地學(xué)習(xí)每個(gè)對(duì)象的位置信息，在每個(gè)類別的對(duì)象數(shù)目上也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過PASCALVOC數(shù)據(jù)集。與其他數(shù)據(jù)集相比，COCO2017數(shù)據(jù)集有更多的對(duì)象場(chǎng)景圖像，有助于顯著提升模型學(xué)習(xí)細(xì)節(jié)的能力。