OpenMMLab 实战营打卡-第6课
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了OpenMMLab 实战营打卡-第6课相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本节内容： 语义分割理论课
语义分割的算法概述和技术演进、常见的一些技巧和算法
什么是语义分割？
表面上是图像语义分割，实际上是把像素粒度进行图像分类（细粒度，逐像素），特别应用在人像背景抠图、自动驾驶、医疗影像分析和智能遥感领域里。
语义分割只考虑像素的类别，不去区分每个物体。
实例分割在语义分割基础上区分每一个物体，分割同类别不同物体。
全景分割的背景只考虑类别，前景区分每一个物体。
最早期的思想是按照颜色进行分割
后来随着卷积网络的发展，逐像素进行分类
改进——
把全图输入到卷积神经网络里面，再在基础上滑窗
这样所有的滑窗都共享
问题是全连接层要求固定输入大小，如何兼容任意大小的输入
解决方法是全连接层的卷积化
变成全卷积网络，兼容任意尺寸的输入
上下文信息
上下文指的是图像周围的内容，可以帮我们做出更准确的判断
如何获取上下文信息，要求感受野足够的大，能看到周围的大范围信息。传统网络感受野受主干网络结构限制。
PSPNet 2016
多尺度池化
DeepLab系列
空洞卷积解决下采样问题
目标是在卷积过程中保留特征图的长宽，不要下采样，因为下采样会丢失空间信息，图像分割不想丢失空间信息
条件随机场CRF （后处理方法）
CRF是一种概率模型。
鼓励仅在原图颜色边界处产生类别变化。
内部鼓励产生平滑的结果。
空间金字塔池化ASPP
DeepLab v3+
语义分割算法总结
基于交并集的评估指标
比较预测和真值
以上是关于OpenMMLab 实战营打卡-第6课的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章