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Image Segmentation 将图像每一个像素分类
图像分割分类
超像素分割#xff1a;少量超像素代替大量像素#xff0c;常用于图像预处理语义分割#xff1a;逐像素分类#xff0c;无法区分个体实例分割#xff1a;对个体目标进行分割全景分割#xff1a;…图像分割是什么
Image Segmentation 将图像每一个像素分类
图像分割分类
超像素分割少量超像素代替大量像素常用于图像预处理语义分割逐像素分类无法区分个体实例分割对个体目标进行分割全景分割语义分割结合实例分割
本文讨论的是语义分割
模型如何完成图像分割
计算机3-d张量 → 计算机3-d张量 图像分割由模型与人类配合完成 模型将数据映射到特征 人类定义特征的物理意义解决实际问题
PyTorch-Hub
PyTorch模型库有大量模型供开发者调用 Link
1.torch.hub.load(‘pytorch/vision’, ‘deeplabv3_resnet101’,pretrainedTrue)
modeltorch.hub.load(github, model, *args, **kwargs)
功能加载模型
主要参数
- githubstr, 项目名egpytorch/visionrepo_owner/repo_name[:tag_name]
- model: str, 模型名2.torch.hub.list(github, force_reloadFalse) 3.torch.hub.help(github, model, force_reloadFalse)
深度学习中的图像分割模型
FCN
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
最主要贡献 利用全卷积完成pixelwise prediction
U-Net
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
DeepLab系列
V1
Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs 主要特点
孔洞卷积借助孔洞卷积增大感受野CRF采用CRF进行mask后处理
V2
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 主要特点
ASPPAtrous Spatial Pyramid Pooling解决多尺度问题
V3
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
主要特点
孔洞卷积的串行ASPP的并行
V3
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 主要特点 deeplabv3基础上机上Encoder-Decoder思想
综述
Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review 图像分割资源 https://github.com/shawnbit/unet-family https://github.com/yassouali/pytorch-segmentation
Unet实现人像抠图 (Portrait Matting)
数据来源https://github.com/PetroWu/AutoPortraitMatting
未完待续……
