深度学习用于图像分割
2017-08-01 20:31
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图像的分割
显著性分割:最能引起人视觉注意的物体区域物体分割:Graph Cut/Grab Cut
语义分割:手工特征+图模型/识别图像内容
深度学习常用三大数据集(Pascal VOC,MSCOCO,Cityscapes)
1.显著性检测:由VGG网络修改而成
前景背景分割前景包含物体,需要交互,提供标记。
2.物体分割:
Graph Cut分割:基于图论的分割方法(像素相连)
Grab Cut分割:前景,背景的颜色模型
高斯混合模型
K-means算法
1.优化前景背景颜色模型
2.能量随迭代变小
3.分割效果越来越好
3. 语义分割:
从像素水平,理解,识别图片内容
根据语义信息分割
以前(2015年之前)手工特征+图模型(CRF)
2015年开始,深度神经网络模型
传统CNN问题:后半段无空间信息,输入尺寸固定。
DEMO
DeeLab1.优化后的DCNN+传统的CRF(条件随机场)
2.新的上采样卷积:带孔结构的膨胀卷积
3.多尺度 图片表达:空间金字塔池化
4.边界分割优化:使用全连接随机场CRF进行迭代优化
模块1:DCNN输出粗糙分割结果
模块2:全连接CRF下精化分割结果
孔算法:1.解决输出不密集的问题
2.降低池化层的降采样倍数
VGG 16 步长由2->1
3.减小降采样倍数:32->8
4.感受野会受影响
更改卷积的结构->加孔(hole)
无上采样功能
保证网络最终的密集输出(仅8倍降采样)
DCNN空间金字塔池化
不同感受野(rate)捕捉不同尺度上的特征
在conv6层引入4个膨胀卷积
rate:6,12,18,24
全卷积网络:所有层都是卷积层,解决降采样后低分辨率问题(AlexNet构建FCN)
卷积化:将所有全连接层转化为卷积层,适应任何尺寸的输入,输出低分辨率分割图片
反卷积:将低分辨率图片进行上采样,输出同分辨率的分割图片
跳层机构:精化分割图片(直接用32倍反卷积,使用前两个卷积层输出融合)
全连接CRF
通过迭代精化分割效果(恢复精确边界)
输入:FCN网络输出结果的8倍双线性插值
上一轮迭代结果
能量计算基于图片RGB像素值
代码:https://github.com/zy197997312/Deeplab
效果(迭代200次,更精确的效果需要迭代更久)
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