语义分割基础&MMseg OpenMMLab 实战营打卡6
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发布时间：2024-05-01 14:22
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时间：2024-11-29 01:26
语义分割探索：MMSeg与OpenMMLab实战营
语义分割，作为深度学习领域的一项关键技术，其核心任务是将图像中的每个像素精确地分类到其所属的物体类别。在OpenMMLab的MMSegmentation工具包中，我们有幸学习到了一系列经典算法，如FCN、UNet、DeepLab及其衍生版本，如PSPNet和ASPP。它们在处理上下文信息、解决全连接层*和提升分割精度上起到了关键作用。
首先，语义分割需要处理的关键问题之一是全连接层对输入大小的*。为了解决这一问题，FCN引入了无全连接层的架构，使得模型能够适应任意尺寸的输入。然而，全图卷积后的信息经过多次降采样，可能会丢失位置信息，导致预测粗糙。这就引出了Unet的设计理念，它结合了低层次和高层次特征图，通过上下文信息的融合，提高了分割的精度。
PSPNet则进一步强调了上下文的重要性，通过图像周围的大范围信息来弥补滑动窗口方法的局限性。它通过空间金字塔池化（PSP）模块，捕捉到不同尺度的上下文特征，使模型在处理有歧义区域时更加稳健。DeepLab系列利用空洞卷积技术，有效地解决了下采样导致的分辨率降低问题，同时保持了感受野的完整性。
在DeepLab中，DeepLab v1至v3+的迭代改进，不仅优化了空洞卷积的使用，还引入了条件随机场(CRF)进行后处理，提升分割边界精度。Encoder-Decoder结构，如UNet，通过上采样时融入低层次特征，实现了更精细的分割效果。MMSegmentation实战营中，mask2Former等新型模型也展现了语义分割技术的前沿进展。
评估语义分割模型，我们通常关注precision和recall这两个指标。precision衡量预测为正样本中实际为正的比例，反映模型的精确度，而recall，或称查全率，关注的是实际为正样本被正确识别的比例，对于如医疗影像分析这样的应用尤其重要。准确率accuracy则综合了两者，但需注意，它并不总是最能反映模型性能的单一指标。
通过MMSegmentation，我们不仅学习了理论知识，更在实践中深化了对语义分割的理解。不断探索和优化，是推动这个领域前进的重要动力。让我们继续在OpenMMLab的实践中，解锁更多可能。
