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OpenMMLab AI实战营 第6课 语义分割与MMSegmentation

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_39778049/article/details/128978129 2025/1/12 23:10:12

第6课 语义分割与MMSegmentation

1. 语义分割简介

  • 任务：将图像按照物体的类别分割成不同的区域，等价于对每个像素进行分类
  • 应用
    • 无人驾驶
    • 人像分割
    • 智能遥感
    • 医疗影像分析
  • 语义分割 vs 实例分割 vs 全景分割
    • 语义分割：仅考虑像素的类别，不分割同一类的不同实体
    • 实例分割：分割不同的实体，仅考虑前景物体
    • 全景分割：背景仅考虑类别，前景需要区分实体
  • 基本思路
    • 按颜色分割
    • 逐像素分类
      • 滑窗计算：效率底下
      • 卷积计算
        • 计算复用
        • 全连接层要求固定大小输入
        • 全连接层的卷积化
  • 全卷积网络 2015
    • 上采样

      • 双线性插值

      • 转置卷积：可学习的上采样层

      • 基于多层级特征的上采样

        • 结合低层次和高层次特征图
  • UNet 2015
    • 逐级融合高低层特征

2. 上下文信息

  • PSPNet 2016

3. 空洞卷积与Deeplab系列算法

  • Deeplab系列
    • 使用空洞卷积解决网络中的下采样问题
      • 图像分类模型中的下采样层使输入尺寸变小
        • 如果将池化层和卷积中的步长去掉
          • 可以减少下采样次数
          • 特征图就会变大，需要对应增大卷积核，以维持相同的感受野，但会增加大量参数
          • 使用空洞卷积（Dilated Convolution/Atrous Convolution），在不增加参数的情况下增大感受野
    • 条件随机场
    • 空间金字塔池化
    • Encoder-Decoder

3. 语义分割模型的评估

  • 基于交并集的评估指标
    • accuracy
    • iou
    • dice

4. MMSegmentation

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