图像语义分割入门+FCN/U-Net网络解析

发布网友发布时间：2024-09-29 22:07

共1个回答

热心网友时间：2024-10-25 00:37

图像语义分割作为图像处理和机器视觉技术中关键的一环，在AI领域扮演着重要角色。它通过分析图像中的每一个像素，确定其所属类别，如背景、人或车辆等，进而实现区域划分。目前，这一技术在自动驾驶、无人机定位等领域得到了广泛应用。

CNN在图像分类方面已经取得了显著成果，如VGG和Resnet等网络结构的出现，并在ImageNet竞赛中取得了优异成绩。CNN的优势在于其多层结构能够自动学习特征，并从多个层次获取特征信息，这些抽象特征对物体大小、位置和方向的敏感性较低，有助于提高分类性能。

然而，与分类任务不同，语义分割需要精确地判断图像中每个像素点的类别，并进行精确分割。由于CNN在convolution和pooling过程中会丢失图像细节，导致feature map size逐渐减小，因此无法精确指出物体的轮廓和每个像素所属的物体，从而无法实现精确分割。

针对这一问题，Jonathan Long等人提出了Fully Convolutional Networks（FCN）用于图像语义分割。FCN已成为语义分割的基本框架，后续算法都是在这一框架上进行改进的。

FCN将CNN中的全连接层替换为卷积层，从而获得2维的feature map，并利用softmax获取每个像素点的分类信息，从而解决了分割问题。

U-Net是一种分割网络，其结构与FCN类似，但采用了一种不同的特征融合方式：拼接。与FCN逐点相加不同，U-Net将特征在channel维度拼接，形成更“厚”的特征。

总结来说，CNN图像语义分割的基本套路包括：特征提取、特征融合和分类。通过理解这三个方面，即可掌握CNN图像语义分割的基本概念。