【语义分割】一篇看完就懂的最新深度语义分割模型综述 来源:AI算法修炼营 引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割,通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块,并识别出每个区域块的语义类别,实现从底层到高层的语义推理过程,最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像。 图像语义分割方法有传统方法和...
Pinheiro 等人采用多示例学习模型构建图像标签与像素之间的关联性,首先使用 ImageNet图像级标签对模型进行训练,利用 CNN 生成特征平面,然后将这些特征平面通过聚合层对模型进行约束,该模型得到了很好的分割结果。 总结 本文主要对于图像语义分割技术的研究发...
图像分割与语义分割是计算机视觉领域的重要任务,旨在将图像划分为多个具有特定语义含义的区域或对象。卷积神经网络(CNN)作为深度学习的一种核心模型,在图像分割与语义分割中发挥着至关重要的作用。本文将从CNN模型的基本原理、在图像分割与语义分割中的应用、以及具体的模型架构和调优策略等方面进行详细探讨。 一、CNN模型...
学习的过程利用辅助分类器进一步优化了像ResNet这样的深度网络。不同类型的池模块侧重于激活的不同区域地图。 四、基于全卷积的GAN语义分割模型 利用对抗训练方法训练语义分割模型,将传统的多类交叉熵损失与对抗网络相结合,首先对对抗网络进行预训练,然后使用对抗性损失来微调分割网络,如下图所示。左边的分割网络将 RGB...
DeepLabv3 语义分割模型,在 ASPP 中加入了全局平均池化,同时在平行扩张卷积后添加批量归一化,有效地捕获了全局语境信息。 DeepLabv3+语义分割模型在 DeepLabv3 的基础上增加了编-解码模块和 Xception 主干网络,增加编解码模块主要是为了恢复原始的像素信息,使得分割的细节信息能够更好的保留,同时编码丰富的上下文信息。
经典语义分割模型 全卷积神经网络(FCN) FCN神经网络作为深度学习中,语义分割网络的经典之作,是必须要理解和掌握的一个网络结构,它借鉴了传统的分类网络结构,而又区别于传统的分类网络,将传统分类网络的全连接层转化为卷积层。然后通过反卷积(deconvolution)进行上采样,逐步恢复图像的细节信息并扩大特征图的尺寸。在恢复...
简介:一文综述 | 万字文总结,近几年都有哪些语义分割模型用了Transformer方法呢? 医学图像分割在各种医疗保健应用中起着关键作用,可实现准确诊断、治疗计划和疾病监测。近年来,视觉 Transformer (ViTs)作为一种有前景的技术,用于解决医学图像分割的挑战。在医学图像中,结构通常高度互连和全局分布。ViTs利用其多 Scale ...
语义分割是计算机视觉领域的一个重要分支,其目标是将图像中的每个像素分配给特定的类别。随着深度学习技术的发展,语义分割模型变得越来越复杂和强大。然而,这些复杂的模型往往需要大量的计算资源和时间进行推理,这使得它们在许多实际应用中受到限制。因此,研究更轻量化的语义分割模型成为了当前研究的热点。 全卷积神经网络...
为基于FCN/UNet等CNN分割模型的语义分割提供了不同的思路,即基于序列的图像分割视角。Transformer作为这种序列模型的一个实现实例,SETR充分的探索了ViT的分割能力。 设计了三种不同的解码器上采样方法,深入探索了不同的上采样设计的像素恢复效果。 实验证明了基于Transformer的语义分割能够学习到超过FCN等CNN结构的语义表...
综述论文翻译:A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解。