经典图像分割方法总结
刚看到一个图像分割的视频,讲的很粗略,但对于了解这方面知识的基础,还是很不错的。。
图像分割应用
分割的常用的三个数据集
传统的图像分割方法
深度学习做图像分割
算法一:全卷积网络(FCN)
先进行卷积和池化(之后不进行全连接),(VGG-16网络)提取出来图片特征,然后进行上采样(拿了三个池化层的结果,分别进行上采样(根据原图和当前feature map的比值进行放大,从而上采样到原图大小),之后叠加,由粗到细(既考虑小的特征图的全局信息,也考虑大的特征图的细节信息),进行上采样预测),上采样到原图大小,之后对每个像素用softmax分类。。
图像分割上采样常用的方法:
(1)卷积操作:
(2)padding和stride
(3)双线性差值上采样
先在x轴上做线性差值,Q12和Q22得到R2,Q11和Q21得到R1
然后在y轴做线性差值由R1和R2得到P
所以P就是四个点线性加权得到的结果。。
双线性插值上采样的用途:
主要用途就是放大feature map(上采样的作用),双线性插值的作用是在特征图进行大小缩放时(上采样是放大),利用双线性插值来的到相对准确的ROI的边界值(相对ROI Pooling而言);
下面用途中,FCN是当做第一中种用途,现在的paper主要是后两种用途,因为反卷积并没有太大的优势。。
(4)带洞卷积(膨胀卷积)
这样更利于考虑全局信息
(5)几种类型的特征金字塔
(a)多个尺度的原图,产生多个尺度的feature map,再对应多个输出;
(b)一个尺度的原图,产生多个尺度的feature map,针对某一个尺度的feature map产生一个输出;
(c)一个尺度的原图,产生多个尺度的feature map,每个feature map对一个一个输出;
(d)一个尺度的原图,产生多个尺度的feature map,多个feature map相互融合,产生多个输出;
其中第四种性能最好:
操作方法:
1扩大两倍然后与2进行叠加,然后得到3,小的特征图携带全局信息,大的特征图携带细节信息,相互融合,这样即利用了细节信息,又利用了全局信息。。
算法二:PSPNet
采用的方法和FPN类似,池化产生多个尺度的feature map,然后利用卷积缩小他们的通道数,然后分别上采样放大到原图大小,然后所有拼接在一起,既有全局信息,又有局部信息。。
算法三:Mask-RCNN
(1)多分支预测
实际主体结构和faster R-CNN差不多,只是多了一个mask这个步骤
(2)binary mask
之前的FCN,是利用soft max进行多分类预测,这里是使用sigmoid进行二分类,准确率大幅提高
(3)Roi Align
作用:bounding box 的映射时,得到更准确的边界值,使得框更精确。。
Roi Align 与Roi pooling的关系
Roi Align实际是Roi pooling的精确版
feature map中的小的变化,映射到原图上可能是好几个像素的变化,
因为分割任务边框的精确度要求要比检测任务要求更高,所以Align可以增加分割进度。。具体精度提升如下:
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