图像分割中的背景类

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【中文标题】图像分割中的背景类【英文标题】:Background class in Image Segmentation 【发布时间】:2021-09-18 02:44:51 【问题描述】:

我正在训练一个 U-Net 模型以从图像中分割出 2 个相关对象。 因此,U-Net 的输出是 2 个预测掩码,每个对象一个。 但是,我看到一些帖子建议将背景也包含在一个类中。 为什么需要这个?因为B = I - (O1 union O2) 其中I, B, O1, O2 是背景、整个图像和对象中的像素集。需要单独预测背景是什么?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

由于您的模型仅输出 2 个掩码,因此它会预测每个像素属于 O1 O2 的概率 - 但它无法预测“不属于他们中的任何一个”。因此,根据定义,O1 union O2 = I - 没有背景像素空间。

要让模型预测“不属于O1O2”,您需要预测第三个掩码,即背景掩码。

【讨论】:

以上是关于图像分割中的背景类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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