PaddlePaddle图像分割七日打卡营——学习心得
- 一、图像分割
- 二、FCN网络
- 图像分类和图像分割的区别
- FCN网络结构
本文参考图像均来自课程课件
一、图像分割
首先介绍一些基本概念：
图像分割：把目标物体和背景区分开来
图像语义分割：不光要区分开来还要知道该图像是什么，因此要给每个pixel(像素)分类
图像实例分割：比如一张图片上有两只猫，要对他们进行id编号，要知道哪个是第一只猫，哪个是第二只猫，即给每个框里的object分mask
图像全景分割：包含背景的分割，即背景pixe(像素)l分类+mask
图像分割有着十分重要的应用，比如我们最熟悉的人像分割，广泛地应用于各种美颜软件和视频会议软件中，可以将任务单独区分于环境，从而加上用户想要的虚拟背景。另外，在自动驾驶领域，图像分割也可用于行人和车辆的分割，车道线的检测。在医学图像处理的领域，图像分割也可应用于病灶的分割，和CT、MRI的分割。最后，在工业质检方面也有广泛的应用。
图像分割和目标检测的区别在于，图像分割更加精细，目标检测只需要给目标物体标出锚框并显示类别即可，但是图像分割更加要求将原物体的轮廓显示出来。
语义分割算法的基本流程为：
1、输入一张三通道的RGB图像；
2、使用深度学习算法训练深度学习模型；
3、输出分类的结果（为与输入大小一致的单通道图）
训练过程为：
1、输入：image+label
2、前向：out = model(image)
3、计算损失：loss = loss_fuc(out，label)
4、反向：loss.backward()
5、更新权重：optimizer.minimize(loss)
语义分割的性能指标主要使用mIoU（平均交并比）和mAcc（平均精度）
交并比就是预测结果和ground-truth的交集除以它们的并集，而mIoU则表示将分割每一类的IoU取平均值
Acc就是表示预测结果和ground-truth对应位置分类的准确率，因为图像分割本质上就是对每个像素点的分类。
mean体现在batch或者每一类上，例如一共有七个类别，计算出每个类别的IoU后，再取一个平均值就可以得到mIoU，作为评价预测结果和ground-truth的匹配度，从而判断效果如何，计算loss值。
之所以要用IoU就是因为对acc来说，如果只有车没有分割出来，其他部分都效果不错，那么acc还是会比较好，但因为车是比较重要的物体，此时的iou则不会很好，更能反映分割的好坏。
Batch_size：是一次训练所取的样本数
shuffle：就是打乱，洗牌的意思
二、FCN网络
FCN就是全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks)，全卷积神经网络的意思就是说没有FC层，即没有全连接层，图像分割的网络还是和目标检测挺类似的，只要将全连接层替换为卷积层即可，即替换FC，换成Conv。
图像分类和图像分割的区别
对于图像分类来说，例如输入的是224×224×3的尺寸的图像，输出则是1×1×1000，其中1000表示输出的类别数，简要的说，分类就是，输入一张图像，然后得到特定的类别，而图像分割则不同，输出的图像尺寸应当和输出的图像尺寸是相同的，即输入一张图像，输出的也是一张图像。如下图所示：
语义分割相当于像素级分类，输入的是RGB图像，输出的是每个像素的分类，输入的size=输出的size，且输入的每个像素点大小为（0-255，0-255，0-255），输出的每个像素点范围则是（0~num_class-1）。
如何处理全连接FC层呢？考虑将FC层替换为1×1的卷积，这样不会改变feature_map的大小，只会改变输出的通道数，即类别数，但是此时feature_map还是没有达到原图的大小，所以此时就要采用上采样的方法，增加feature_map的大小。
上采样一共有三种方法：
1.Up-sampling
2.Transpose Conv
3.Un-pooling
在相邻两像素点之间插值
已知插入值的坐标（如果要扩大一倍，那就插一个），如何得知该点的值？该点离哪一端近，值就更偏向于哪一端，也就是说要大一些，如公式V（x）所示。
在代码中但凡看到interpolate或upsampling时都要考虑到此时是在做上采样插值，即此时的feature map是要变大的
深度学习中一般遇到的数据维度都是四维的,比如[1,3,8,8]，8×8的图片，输入通道数为3,1表示batch_size,即每一批训练的样本个数。
pooling就是减小feature map，在对应区域内取最大
类似于反卷积，卷积减小feature_map尺寸，但是反卷积增大feature_map尺寸
一般kernal多少，padding就多少
通过这样的一次转换，就可以简化计算，只要计算一次4×16矩阵和16×1矩阵的乘法就可以得到4×1的输出值了，不需要像之前那样计算很多次
很多框架都有会考虑将滑动窗口的方法变成矩阵的乘法来计算，比如某些GEMM,Im2col
FCN网络结构
FCN的网络结构主要由两部分组成，编码器和解码器，简单来说整个网络就是由卷积，下采样和上采样构成的，
FCN网络是以VGG网络作为核心基础的。它又采用了多层融合的机制，集成了多层的feature_map，从而可以得到更丰富的语义信息，因为不同的层次采用的是不同的采样率。
FCN暂时更新到这里，后续还会跟新更多不同的网络和实现…
