《基于深度学习的图像语义分割方法综述》阅读理解

Posted 2022-12-25

 

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对 基于深度学习的图像语义分割的经典方法 与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分 为 基于区域分类的图像语义分割方法 和 基于像素分类的图像语义分割方法 .把基于像素分类的图像语义分割方法 进一步细分为 全监督学习图像语义分割方法 和 弱监督学习图像语义分割方法 .对每类方法的代表性算法进行了分 析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语 义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析 总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势. 

其中，文中提出：CNN RNN GAN 三者是并列的。

ISSbRC 方法取得了一定的分割效果,但也存在图像分割精度不高和分割速度不够快等问题,因此,一些研究者提出直接在像素级别上进行图像语义分割,产生了基于像素分类的图像语义分割方法。从时间上来看bPC比bRC要晚。

 

ISSbPC 方法利用 DNN 从带有大量标注的图像数据中提取出图像特征和语义信息,再根据这些信息来学习、推理原始图像中像

素的类别,通过端到端训练的方式对每个像素进行分类,以像素分类的方式达到语义分割的目标.这是下一步研究方向。

 

 

ENet 在执行分割任务时采用分解滤波器策略,使用低阶近似(low-rank approximation) 将卷积操作分解为更简单的操作,在保证分割精度的同时,显著降低了计算量,是一种可完成像素标注、场景解 析等任务的实时分割网络.ENet 中编码部分的网络比解码部分复杂很多,是一种不对称的编码器-解码器结构。这个重点关注。

 

关注以下两个数据集：

Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute(KITTI)

.KITTI 是目前国际上用 于自动驾驶场景检测的最大评测数据集,主要用于评测车载环境下路面分割、目标检测、目标跟踪 等技术.KITTI 数据集包含市区、乡村和高速公路等真实场景图像,每张图像中含有不同程度的遮挡 现象. 

Cityscapes Dataset(简称 Cityscapes) Cityscapes 主要提供无人驾驶环境下的图像分割数据,用于评 估算法在城区场景语义理解方面的性能.Cityscapes 包含 50 个城市不同环境、不同背景、不同季节 的街道场景,提供 5 000 张精细标注的图片、20 000 张粗略标注的图片和 30 种标注物体.