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【7班】-OpenMMLab-实战营第二期-MMSeqmentation
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语义分割——MMSegmentation
什么是——把图像中每个像素做分类。把像素按物体的类别分类。
无人驾驶、遥感、医疗...
应用举例：
进行语义分割之后，可以进行后续一系列处理：如骨干轮廓提取、关键点检测等。
图像分割的三种层次——
从低到高：语义分割、实例分割、全景分割。
语义分割基本思路——
同种颜色的聚类——
聚类：按颜色相近的色块进行聚类。
可以实现抠图，但是不能得到语义。
卷积神经网络+滑窗——
有缺点：重复计算严重。这个前面目标检测也有很多相关内容。
解决重复计算：
先对原图进行一次卷积，得到特征图。在特征图上滑窗或者全连接。（老方法了）
这样有另一个问题：全连接层的输入是固定，但是输入的图像是随即大小的，这样导致特征图大小也是随机的。
解决——卷积取代全连接层：
这样每个通道代表了一个类别的概率。
语义分割评估指标——
主要就是交并比。
全卷积网络——
因为没有全连接层，只有卷积层，所以叫全卷积网络。
特点——卷积网络进行语义分割
和卷积进行对比：
最后输出的图片是某个类别（图中是猫）的概率的热力图，然后再做聚类。
问题：卷积神经网路使用上采样，从热力图还原到原图的感受野如何确定呢？
解决：上采样（升采样）。
双线性插值——
计算过程。
一次双线性插值就可以使用下图这样一个卷积核完成。
转置卷积——
如果卷积核是可学习的，那么就成为了转置卷积：
注：转置卷积和卷积在形状上有互逆的关系，在结果上没有。
高层次特征语义丰富但是位置信息缺乏，导致还原到原图的时候区分糊成一片。
可以基于多层级特征进行上采样。
上下文信息——
图像周围的内容（上下文）可以帮助进行更加准确的判断。
PSPNet——2016
通过不同尺度的池化来实现。
DeepLab的创新——
- 空洞卷积
- 条件随机场
空洞卷积——
膨胀卷积核，特征图不变。
简单对比普通下采样和空洞卷积：
利用空洞卷积取代下采样层，并逐步增加rate以维持特征图的大小基本不变。
条件随机场——CRF
模型输出的分割很模糊，可以结合原图的颜色信息对模型预测结合，得到精细化分割结果。
条件随机场通过能量函数实现：
总的思路就是鼓励在颜色变化处认为类别是不一样的。
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