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如何改进FCN32的学习以进行语义分割？

FCN32是一种基于全卷积网络（Fully Convolutional Network）的语义分割模型，用于将图像中的每个像素分类为不同的语义类别。为了改进FCN32的学习以提高语义分割的准确性和效果，可以考虑以下几个方面的改进：

使用更深的网络结构：FCN32采用了VGG16作为基础网络，可以尝试使用更深的网络结构，如ResNet、DenseNet等，以提取更丰富的特征表示能力。
添加跳跃连接：FCN32通过上采样将低分辨率的特征图恢复到原始图像尺寸，但这样可能会导致信息丢失和模糊。可以通过添加跳跃连接，将浅层特征与深层特征进行融合，以提高分割结果的细节和边界准确性。
使用更大的感受野：语义分割需要对整个图像进行全局的语义理解，可以通过使用更大的感受野来增加模型的上下文信息。可以采用空洞卷积（Dilated Convolution）或者金字塔池化（Pyramid Pooling）等方法来扩大感受野。
结合多尺度信息：图像中的目标物体可能具有不同的尺度，为了更好地捕捉不同尺度的信息，可以引入多尺度的特征融合机制。可以通过金字塔结构或者多尺度融合模块来实现。
数据增强：通过对训练数据进行增强，如随机裁剪、旋转、缩放、翻转等操作，可以增加模型的泛化能力和鲁棒性。
使用更好的损失函数：FCN32使用交叉熵损失函数进行训练，但对于像素级别的语义分割任务，可以考虑使用更适合的损失函数，如Dice Loss、Jaccard Loss等，以更好地衡量预测结果与真实标签的相似度。
进行迁移学习：可以利用预训练的模型在大规模图像数据上进行训练，然后将学到的特征迁移到语义分割任务中进行微调，以加快模型的收敛速度和提高准确性。

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首先说下什么是语义分割，语义分割是从像素的水平上来理解识别图像，相当于知道每一个像素是什么东西。可用于自动驾驶和医学上的。早先是利用手工特征加图模型。随着深度网络的发展，也引入的CNN，传统的CNN

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用卷积神经网络分类（全卷积网络FCN），与普通CNN网络不通的是，FCN的分类层是卷积层，普通网络为全连接层。方法介绍如下：最近的语义分割架构一般都用卷积神经网络（CNN）为每个像素分配一个初始类别标签。卷积层可以有效地捕捉图像中的局部特征，并以层级的方式将许多这样的模块嵌套在一起，这样 CNN 就可以试着提取更大的结构了。通过一系列卷积捕捉图像的复杂特征，CNN 可以将一张图的内容编码为紧凑表征。但为了将单独的像素映射给标签，我们需要将标准 CNN 编码器扩展为编码器-解码器架构。在这个架构中，编码器使用卷积层和池化层将特征图尺寸缩小，使其成为更低维的表征。解码器接收到这一表征，用通过转置卷积执行上采样而「恢复」空间维度，这样每一个转置卷积都能扩展特征图尺寸。在某些情况下，编码器的中间步骤可用于调优解码器。最终，解码器生成一个表示原始图像标签的数组。

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那些一键抠图的软件是怎么做到的？这些语义分割方法了解一下

在深度学习时代到来之前，大量的图像处理技术被用来将图像分割成一些感兴趣的区域（ROI）。下面列出了一些常用的方法。灰度分割这是最简单的语义分割形式，它包括将一个区硬编码的规则或某个区域必须满足的特定的标签属性赋予这个区域。可以根据像素的属性（如灰度值）来构建这样的规则。「分裂-合并」算法就是一种用到了灰度分割技术的方法。该算法递归地将图像划分成若干子区域，直到可以为划分出的子区域分配一个标签，然后通过合并将相邻的带有相同标签的子区域融合起来。该方法存在的问题是，规则必须是硬编码的。此外，仅使用灰度信息来表示复杂的类（比如人）是极其困难的。因此，需要特征提取和优化技术来恰当地学习这些复杂类所需的表征形式。

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深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题，其目标就是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。更进一步来说，计算机视觉就是研究如何让计算机利用摄像头等机器设备实现和人类一样“看”的能力，对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策。计算机视觉是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

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资源 | 从全连接层到大型卷积核：深度学习语义分割全指南

选自qure.ai 机器之心编译参与：路雪、蒋思源语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种

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重新思考扩张卷积！中科院&深睿提出新型上采样模块JPU

语义分割是计算机视觉领域的基础任务之一，其目的是为图像的每个像素分配语义标签。现代方法通常采用全卷积网络（FCN）来解决这一任务，并在多个分割基准上获得巨大成功。

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【AI有识境】如何掌握好图像分割算法？值得你看的技术综述

进入到有识境界，可以大胆地说自己是一个非常合格的深度学习算法工程师了，能够敏锐地把握自己研究的领域，跟踪前沿和能落地的技术，对自己暂时不熟悉的领域也能快速地触类旁通。

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【深度学习】图像语义分割

语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。

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深度学习时代下的语义分割综述

http://www.tensorinfinity.com/paper_168.html

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明月深度学习实践009：全卷积网络FCN

最近在考虑怎么去噪去水印的问题，这种任务跟我们之前介绍的，无论ResNet还是其变形都不同，之前介绍的都是一个特征提取网络（如ResNet等）+全连接层，输出的是概率，无论是图像分类，还是目标检测等，最后输出的都是分类的概率。但是如果我们考虑图像去水印去噪，它的逻辑应该是输入一个待清理的图像，输出的是一个去噪去水印之后的图像，也就是说需要做像素级别的预测（对于原图像的每个像素值，需要预测其目标值）。

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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：网络结构设计

来源：知乎、极市平台、深度学习爱好者作者丨李慕清@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615本文约5100字，建议阅读10分钟本文首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割

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教程 | 重新发现语义分割，一文简述全卷积网络

语义分割是一种学习如何识别图像中对象范围的机器学习技术。语义分割赋予机器学习系统与人类相似的理解图像内容的能力。它促使机器学习算法定位对象的精准边界，无论是街景图像中的汽车和行人，还是医疗图像中的心脏、肝脏和肾脏。

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CVPR2020 | SANet：视觉注意力SE模块的改进，并用于语义分割

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.03402.pdf

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实例分割总结 Instance Segmentation Summary[通俗易懂]

实例分割：机器自动从图像中用目标检测方法框出不同实例，再用语义分割方法在不同实例区域内进行逐像素标记

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Multi-source Domain Adaptation for Semantic Segmentation

用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说，我们设计了一个新的框架，称为多源对抗域聚合网络（MADAN），它可以以端到端的方式进行训练。首先，我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域，同时在像素级循环上一致地对准目标。其次，我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器，以使不同的适应域更紧密地聚合。最后，在训练分割网络的同时，在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明，所提出的MADAN模型优于最先进的方法。

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来源：极市平台本文共5400字，建议阅读15分钟在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割

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【完结】12篇文章带你逛遍主流分割网络

专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中，我们从编解码结构入手，讲到解码器设计；从感受野，讲到多尺度融合；从CNN，讲到RNN与CRF；从2D分割，讲到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。

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