深度学习方法下图像分割的记录和理解

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分割分类

• 普通分割

  将不同类别物体的像素区域分开。
  如前景与后景分割开，狗的区域与猫的区域、背景分割开。

• 语义分割

  在普通分割的基础上，分类出每一块区域的语义（即这块区域是什么物体）。
  如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。

• 实例分割

  在语义分割的基础上，给每个物体编号。
  如这个是该画面中的狗A，那个是画面中的狗B。

当下现状

最初，图像块分类是最常用的方法，就是根据图像像素点周围的图像块确定每个像素的类别CNN极大的提高了图像分割的精度。FCN的出现改变了这个现状，也把分割任务提升到新的阶段。现在几乎所有的语义分割都是在这个结构上改来改去的。

主要的套路如下：

• encoder-decoder结构。
• 多尺度的特征融合，空洞卷积，不同级别的上采样。
• 条件随机场(Conditional Random Field，CRF)进行后期处理

FCN

FCN是深度学习用于语义分割的鼻祖了。

FullyConvolutional Networks forSemantic Segmentation 是 UC Berkeley提出来的，也是 2015 年CVPR的best paper 。2014年11月发表在arXiv上。

FCN的主要思想如下图所说：

将原本的分类模型（AlexNet）的最后的全连接层，转化成全卷积，不在输出分类特征，而是一个热图（heatmap）。

下面FCN更详细的信息：

• FCN-32s

  在模型最后conv 7的特征图上，进行步长为32的，上采样，还原到原始图片大小。

• FCN-16s

  在pool 4 层后，加上一个1x1的卷积层，产生一个支路输出特征图A。

  对conv 7的输出进行步长为 2的上采样，得到特征图B。

  这时候A和B大小一样，进行特征融合，然后进行步长为16的上采样，还原到原始图片大小。

• FCN-8s

  在pool 3 层后，加上一个1x1的卷积层，产生一个支路输出特征图A。

  在pool 4 层后，加上一个1x1的卷积层，输出进行步长为 2的上采样，产生一个支路输出特征图B。

  对conv 7 的输出进行步长为 4 的上采样，得到特征图C。

  这时候A、B、C大小一样，进行特征融合，然后进行步长为8的上采样，还原到原始图片大小。

关于上面所说的上采样：

上采样本质是插值。FCN中上采样的方法是反卷积（Deconvolution）。Caffe和Kera里叫Deconvolution，而tensorflow 里叫 conv_transpose。论文中，作者说反卷积的卷积核是可以学习的，但是代码中并没有学习，lr_mult: 0。和网络前面卷积层不同，deconvolution 中卷积核个数不是随机的，而是根据放大的尺寸生成了与类别相同数量的矩阵。

论文中采用的上采样是双线性内插，通过卷积操作完成的。先上池化，然后卷积。如下图：（蓝色是输入，蓝绿色是输出）

DeconvNet

是韩国的Hyeonwoo Noh 在 ICCV 2015 的文章。2015年5月17日发表在arXiv上的文章。Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation是对FCN的改进。

DeconvNet 的结构是经典encoder-decoder结构。相比于FCN有点混乱的结构，这种对称的结构就显得很优雅。如下图：

前面的encoder部分是VGG-16去掉分类部分的前13个卷积层，末尾是2个全连接层。Decoder部分是对称的反卷积层。

有两点比较独特：

1. 在 pooling 处理的过程中会记录最大值位置，unpooling 的时候会把相应的值放回到原来位置。
2. 作者强调他们的反卷积网络权重是学习的。

SegNet

SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling

这是和DeconvNet 同期的模型，是Vijay Badrinarayanan在2015年5月27日（仅仅相差10天）发表在arXiv上的。

结构和DeconvNet十分相似，给人一种撞衫的感觉。（可见科研的激烈程度，23333）

相同的两点：

1. 都是经典encoder-decoder结构，encoder部分都是根据VGG-16来的。

2. pooling 过程都记录了位置信息，upsampling 的时候使用位置信息。如下图：

   

不同点：

1. 仔细看，SegNet在encoder-decoder中间没有deconvNet的两个全连接层。
2. SegNet 在卷积层上加了BN结构。

知乎上有网友的评价：

segnet去掉了全连接层从而提升了速度，加了batch normalization加快了收敛抑制了过拟合，加了bayesion可以输出图像的不确定性分割数值，加了test batch dropout提升测试时的性能，加了带权重softmax应对分割样本不均衡现象。可以说，segnet是更实用的框架。

Tensorflow 目前还不支持在池化的时候保留索引，这就很尴尬了。所以上面两个都只有caffe的代码。有人重现了Tensorflow版本的SegNet，不是还是和原始的有些不同。有cpu版本的可用，会比较慢。

Deeplab

DeepLab 是 Google 在这个领域一系列的工作。

• DeepLabv1：

  • 2015-04-09 发表在arXiv上
  • ICLR 2015
  • DeepLabv1: Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs

  具体的细节：

  • Deeplab v1是在vgg-16的基础上做了修改。

  • 将vgg16的全连接层转为卷积
  • 移除原网络最后两个池化层，使用rate=2 的空洞卷积采样

  • 是在ImageNet上预训练的vgg16权重上做 finetune

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• DeepLabv2：

  • 2017-05-12 发表在arXiv上
  • TPAMI2017
  • DeepLabv2:DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

  Deeplab v2 的具体细节：

  • 用多尺度获得更好的分割效果（用ASPP）
  • 提取特征的基础CNN改为ResNet
  • 使用不同的学习策略

  

• DeepLabv3

  • 2017-12-05 发表在arXiv上
  • DeepLabv3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

  具体细节：

  • 这是一种更加通用的框架
  • 级联了多个ResNet中的block单元
  • 在ASPP中加入了BN层
  • 去掉了CRF

参考链接

https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/73610318

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic

https://www.zhihu.com/question/50349594

http://app.myzaker.com/news/article.php?pk=59633978d1f1499a4a000016

https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79148719

https://blog.csdn.net/chenyj92/article/details/53448161

深度学习方法下图像分割的记录和理解

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原文地址：https://www.cnblogs.com/blog4ljy/p/10482474.html