语义分割概述【OpenMMLab AI实战营第二期 Day8】

发布网友发布时间：2024-05-01 14:22

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热心网友时间：2024-10-28 02:03

语义分割：深度学习技术在图像理解中的重要一环，旨在像素级地对图像内容进行精准分类，应用于自动驾驶、医疗影像等领域。它从最初的逐像素分类演进，FCN（全卷积网络）的出现革新了这一过程，将图像分类网络无缝扩展至分割任务，通过全连接卷积化，极大地提升了精度和效率。

FCN的核心在于解决高层特征的语义丰富但位置信息缺乏的问题，通过卷积和转置卷积的组合，它实现了上采样，将低层特征与高层语义结合起来，生成更精确的分割结果。同时，上下文信息在决策中至关重要，PSPNet引入多尺度融合，增强模型对周围环境的理解，而DeepLab则采用空洞卷积扩大感受野，CRF作为后处理进一步细化分割边缘。

ASPP模块则是一个关键创新，它通过不同尺度的空洞卷积捕捉上下文信息，DeepLab v2和v3在这方面尤为突出。现代算法如SegFormer、K-Net和MaskFormer进一步拓展了技术边界，实现了实例分割和Transformer技术的融合。Segment Anything（SAM）则提出了全面的带语义的全图分割，提高了整体性能。

评价语义分割的指标如IoU（交并比）、mDice和mIoU，它们衡量了分割的准确性和完整性。mAcc强调了类别间的平均准确率，precision关注误报减少，recall则关注漏报的控制。在实践中，precision、accuracy和recall是衡量模型性能的基石，特别是在诸如诈骗检测这样的领域，误报率的降低直接关系到实际应用的成效。

参考资料来自权威社区如CSDN和OpenMMLab实战营，以及MMSeqmentation-CSDN社区和相关知乎讨论，这些资源为深入理解语义分割提供了丰富的视角和实践案例。通过这些技术的不断发展和完善，语义分割在深度学习领域持续展现其强大的潜力。

语义分割概述 【OpenMMLab AI实战营 第二期 Day8】

语义分割概述【OpenMMLab AI实战营第二期 Day8】