论文阅读理解 - Semantic Image Segmentation With Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs

Semantic Image Segmentation With Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs

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摘要 —— 主要是将CNN和概率图模型结合，来处理像素级分类问题，即语义图像分割. 由于CNN具有不变性，适合于 high-level 任务，如图像分类. 但CNN网络最后一层的输出不足以精确物体分割. 这里结合CNN最后输出层的特征与全连接CRF相结合，提升语义分割效果.

语义分割的目标——Goal：

将图像分割为不同的语义部分，并对不同部分进行分类.



主要是两部分：



采用CNN来初步得到图像分割结果

hole algorithm (atrous algorithm)，应对subsampling问题.

train 阶段 - loss function 采用 CNN输出特征图的各像素空间位置的 sum of cross-entropy term (SoftmaxWithLoss). 原始图片的尺寸是CNN输出特征图的 8 倍， ground truth labels 也降采样到与CNN输出尺寸一致.

test 阶段 - 将CNN输出转换到原始图像分辨率. CNN输出图具有很好的平滑性，故采用 bilinear interpolation 来增加其分辨率(factor=8).

采用CRF将CNN分割结果精细化

spatial invariance

1. CNN

2. CRF

3. Results

好的分割结果：



差的分割结果：

4. Conclusion

Modify the CNN architecture to become less spatially invariant.

Use the CNN to compute a rough score map.

Use a fully connected CRF to sharpen the score map.

5. Reference

[1] - Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs

[2] - Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs - slides

[3] - 深度学习轻松学-核心算法与视觉实践 - 第九章-应用：图像的语意分割