这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果。...》 1 RGB-D分割 前面我们已经讨论过许多基于RGB信息的分割网络了，今天就来谈谈RGB-D分割。...原因很简单：引入深度信息后，其提供的额外结构信息能够有效辅助复杂和困难场景下的分割。比如，与室外场景相比，由于语义类别繁杂、遮挡严重、目标外观差异较大等原因，室内场景的分割任务要更难实现。...，如何实现RGB-D下的分割。...细心的读者可能注意到了，RGB通道比深度通道多出了两层。这是因为，考虑到光度图像比离散、稀疏的深度图像包含的信息多，网络对光度图像分支给予更多的关注。
本文节选自《深度学习轻松学》第九章—图像的语义分割，作者冯超。 福利提醒：想要获得本书，请在评论区留言，分享你的深度学习经验，第8、18、28、38以及48楼的用户可获得《深度学习轻松学》。...在深度学习火热前，图像分割问题经常使用概率图模型的方式进行建模求解，于是很多人开始尝试了CNN和CRF模型结合的手段进行尝试，并获得了非常不错的成绩。...一个投资少、宣传弱、阵容弱、表演弱且票房好的电影出现的概率有多大？公式如下： 计算边际概率（Marginal Probability）。投资多，阵容强，票房好，其他无所谓的电影出现的概率有多大？...看完了上面对有向图模型和无向图模型的介绍，读者也许会问，为什么会有无向图和有向图这两类图模型，两者能不能合二为一？...因为没有和为1的限制，所以整体上看它对数值要求很宽松，但是它也有自己的坏处，那就是想从Factor的表格形式中读出一些有价值的信息是比较困难的。这个困难有两个方面。
pdf 代码： 来源： Expedia公司,纽约大学 论文名称：Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 原文作者：Shervin Minaee 图像分割是图像处理和计算机视觉中的重要话题...，其应用主要为场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等。...目前已经存在了很多用于图像分割的算法。由于最近深度学习模型广泛应用于视觉任务中，并取得成功，因此有大量工作旨在用深度学习模型开发图像分割方法。...在本文中，对相关文献进行了全面回顾，涵盖了语义级和实例级分割的各种方法，包括全卷积像素标记网络、编码器-解码器体系结构、多尺度以及基于金字塔的方法、递归网络和视觉注意模型以及对抗生成网络。...与此同时，研究了这些深度学习模型的相似性、优势和挑战，以及使用最广泛的数据集和方法性能，并讨论了该领域有希望的未来研究方向。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ?
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？...它为图像中的对象创建一个像素级的蒙版，这有助于模型更精细地理解对象的形状及其在图像中的位置。 目标检测 VS 图像分割 分割的类型有哪些？ 图像分割大致分为两大类。...语义分割 实例分割 检测到的对象 — 语义段 — 实例段 在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。在语义分割中，我们认为所有这些像素都属于一类，因此我们用一种颜色表示它们。...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？
一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准 为何需要语义分割系统的评价标准？ 为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...1.4 精确度 图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。...（2）Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被正确分类像素数的比例，之后求所有类的平均。 ?...（3）Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。...其计算两个集合的交集和并集之比，在语义分割的问题中，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。
来源：专知本文为论文分享，建议阅读5分钟小样本语义分割技术逐渐成为研究热点。 摘要： 近年来，由于大规模数据集的出现，图像语义分割技术得到快速发展。...但在实际场景中，并不容易获取到大规模、高质量的图像，图像的标注也需要消耗大量的人力和时间成本。为了摆脱对样本数量的依赖，小样本语义分割技术逐渐成为研究热点。...当前小样本语义分割的方法主要利用了元学习的思想，按照不同的模型结构可划分为基于孪生神经网络、基于原型网络和基于注意力机制三大类。...基于近年来小样本语义分割的发展现状，介绍了小样本语义分割各类方法的发展及优缺点，以及小样本语义分割任务中常用的数据集及实验设计。在此基础上，总结了小样本语义分割技术的应用场景及未来的发展方向。
２ ）类别层次：类别层面上所面临的难点主要来自两个方面，即类内物体之间的相异性和类间物体之间的相似性。...图3中预测结果特征图上的21代表语义类别的个数（20个前景类加1个背景类），通过计算每个像素的预测结果和人工标注结果的差异，进而对网络参数进行优化。...对于 “区域 － 区域”的上下文信息，构建了基于DCNNs和CRFs的深度模型用以学习不同图像区域块之间的语义关联．对于“区域 － 背景”的上下文信息，采用一种多尺度图像输入和滑动金字塔池化的方式获取，...15年的《From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks》采用了多实例学习（MIL）机制构建图像标签同像素语义的关联...基于图像标签的语义分割算法在未来具有重要的研究意义。同时，如何有效地利用图像级的多标签预测信息和似物性推荐框技术对预测的语义分割图进行后处理，也具有重要的研究价值。
近年来，基于图像标签信息（image-level label）的弱监督语义分割（WSSS）方法主要基于以下步骤：训练图像分类器，通过分类器的CAM获取每张图像在分类中被激活的区域（物体定位图），之后生成伪标签...之后通过以下矩阵操作，可以分别得到两张图像的协同注意力特征（co-attention feature）： 每张图的协同注意力特征仅包含两张图共有类（人）的语义信息（如上图），因此可以用共同的类 （Person...对比协同注意力机制：利用对比协同注意力分别关注两张图中独有的语义信息。图像In的特有类 是Cow，Im的特有类 是Table。...损失函数计算如下： 直观而言，对于上图中的例子，通过对比协同注意力机制，两张图像中的共有类（Person）的语义信息被滤掉。 对比协同注意力机制的本质是使共有与非共有信息解耦和。...弱监督语义分割近年来受到越来越广泛的关注，虽然和全监督学习语义分割的差距在逐渐缩小，但仍有很大差距。相信随着技术的不断进步，弱监督学习在其他领域的应用也将逐渐铺开。
在本论文中，SAM应用于图像配准任务，输入是两张或多张图像，输出是对应关系，而不是语义分割。...在多类分割中，估计随机向量的联合概率，相应的分段ROI集和通过将估计的类概率向量二值化得到，其中。...具体而言，对于图像，一个表示类概率的随机向量被估计出来，通过阈值分割估计的类概率向量得到分割的ROI集，其中。对于图像，通过估计类概率，得到ROI集，其中是类的概率。...需要考虑两种关键场景中的“一对多”对应关系： 1）分割不确定性：分割模型并非完美。它们可能在同一张图像中分割多个子结构，而在另一张图像中识别出一个完整的结构ROI。...利用这种表示，图像配准可以被重新表述为两个多类分割任务，并提出了一个通用且实用的实现方案，即SAMReg。
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务，简言之就是「这张图片里有什么，其在图片中的位置是什么？」本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。...作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。 更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。...因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。 语义分割的例子，目标是预测图像中每一个像素的类别标签。...自动驾驶中实时语义分割道路场景。（图源：https://m.youtube.com/watch?v=ATlcEDSPWXY） 还有一点要注意的是我们不会分割同一类别的实例，只需要关注每一个像素的类别。...换句话讲，如果在输入图像中有两个目标属于同一类，分割映射不会将其分为单独的两个目标。 相对地，实例分割模型是另一种不同的模型，该模型可以区分同一类的不同目标。
这篇文章讲述卷积神经网络在图像语义分割（semantic image segmentation）的应用。图像分割这项计算机视觉任务需要判定一张图片中特定区域的所属类别。 这个图像里有什么？...它在图像中哪个位置？ 更具体地说，图像语义分割的目标是将图像的每个像素所属类别进行标注。因为我们是预测图像中的每个像素，这个任务通常被称为密集预测（dense prediction）。 ?...需要注意的一点是我们不对同一类的实例进行分离; 我们只关心每个像素的类别。 换句话说，如果输入图像中有两个相同类别的对象，则分割图本身并不一定将它们区分为单独的对象。...02 架构设 对于图像语义分割任务，构建神经网络架构的一种简单方法是简单地堆叠多个卷积层（使用same padding以维持维度大小）并输出最终的分割图。...然而，对于图像分割，我们希望我们的模型最后给出全分辨率的语义预测。
深度学习的进步推动了遥感语义分割领域的显著进展。...I Introduction 远程感知图像的语义分割至关重要，因为它为城市规划、环境监测和资源管理等一系列应用奠定了基础。...深度学习的出现，尤其是卷积神经网络（CNNs），带来了显著的范式转变，革新了计算机视觉领域，进而也影响了远程感知图像分析。 Long等人[1]开创了全卷积网络，成为首个端到端的可训练语义分割架构。...为了充分发挥基于Transformer的架构在远程感知图像分割中的潜力，作者引入了AMMUNet，这是一个基于U-Net的框架，它使用ResNet编码器提取多尺度特征，并在解码器中采用创新性注意力机制。...作者工作的关键创新可以总结如下： 所提出的AMMUNet是一个利用基于CNN的ResNet编码器和解码器中新颖全局注意力机制的语义分割网络，能够合并多尺度注意力图。
图像语义分割作为实现各类复杂视觉任务的基础之一，在现实中有很多应用。例如，无人驾驶技术中往往需要先实现对街景的语义识别。 HRNet网络架构是近年来表现不错的图像语义分割框架。...HRNet不同于常规的Encoder-Decoder框架，而是尽可能自始至终保留高分辨率信息。HRNet 语义分割框架图中包含4类分辨率特征图信息。...HRNet 语义分割框架图 这4类分辨率特征图关系参考HRNet 语义分割branches图，每行特征图序列对应一个Branch。...注: HRNet语义分割stages图中显示的主要为stages，并未体现Modules。...可以看到有3类计算方法，每类计算方法的实现称为Exchange Unit。 Fuse Layer中各Branch特征图Fuse方法图 在HRNet官方代码实现层面，实现方法与上述原理说明略有不同。
本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。...更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。 ?...语义分割的例子，目标是预测图像中每一个像素的类别标签。...自动驾驶中实时语义分割道路场景。（图源：https://m.youtube.com/watch?v=ATlcEDSPWXY） 还有一点要注意的是我们不会分割同一类别的实例，只需要关注每一个像素的类别。...换句话讲，如果在输入图像中有两个目标属于同一类，分割映射不会将其分为单独的两个目标。 相对地，实例分割模型是另一种不同的模型，该模型可以区分同一类的不同目标。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？...（把它们用矩形框框住） 目前常用的目标检测算法有Faster R-CNN和基于YOLO的目标检测的算法 3、semantic segmentation（语义分割） 通常意义上的目标分割指的就是语义分割...相对目标检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体（羊1，羊2，羊3…） 目前常用的实例分割算法是Mask R-CNN。...全景分割是语义分割和实例分割的结合。...跟实例分割不同的是：实例分割只对图像中的object进行检测，并对检测到的object进行分割，而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割。
基于 Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ！ 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究，深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。...本文报告了在不同模态下车辆和人 类类别的分割结果：仅相机、仅激光雷达以及相机-激光雷达融合。作者对CLFT进行了与其他专为语义分割设计的网络的一致性控制基准实验。...由于深度神经网络的进步，特别是卷积神经网络（CNN），以及开放数据集的可用性，语义分割领域已取得了巨大进展。早期研究采用相机的RGB图像作为输入，并用具有相对单调场景的数据集进行测试。...首先，作者的工作在自动驾驶研究领域的多模态语义目标分割方面发挥了至关重要的作用。...请注意，这种方法的一个限制是，由于没有相应的激光雷达点，一些物体像素没有有效的标签。 V Results 图4：摄像头图像、语义标注 Mask 和激光雷达数据预处理示例。(a)是RGB图像。
Samba，这是一种基于状态空间模型的遥感图像语义分割方法。...该工作提出了高分辨率遥感图像的语义分割框架 Samba，性能指标均超越了CNN-based和ViT-based方法，证明了Mamba在遥感高分图像中作为新一代backbone的潜力，为遥感语义分割任务提供了...受到状态空间模型（SSM），也叫Mamba，能够有效捕获全局语义信息的启发，我们提出了一个针对高分辨率遥感图像的语义分割框架，命名为Samba。...我们进行了与表现最佳网络的对比实验，展示了Mamba架构作为遥感图像语义分割骨干网络的巨大潜力。 我们为基于Mamba的遥感图像分割建立了新的性能基准，并提供了见解以及提出了潜在的未来方向。...此外，如图3所示，我们将Samba在LoveDA数据集上实现的语义分割结果与对比模型的结果进行了可视化。这些可视化进一步展示了Samba在高分辨率遥感图像语义分割中的性能优势。
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？...它为图像中的对象创建一个像素级的蒙版，这有助于模型更精细地理解对象的形状及其在图像中的位置。 目标检测 VS 图像分割 分割的类型有哪些？ 图像分割大致分为两大类。...语义分割 实例分割 检测到的对象 — 语义段 — 实例段 在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。在语义分割中，我们认为所有这些像素都属于一类，因此我们用一种颜色表示它们。...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？ 聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。
前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数，今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵，加权多类交叉熵，多类dice系数，多类FocalLoss等，并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是每个像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测类别概率值。 ?...一般感兴趣的解剖结构区域占据相对较小的区域，因此加大前景区域的权重，可减少类别不平衡的影响。...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck Anatomy》中提出了Dice loss + Focal loss来处理小器官的分割问题
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