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深度学习的图像分割

深度学习的图像分割是一种计算机视觉技术，它通过使用深度学习模型来识别和分割图像中的不同对象。图像分割是将图像划分为不同的区域，使得每个区域内的像素具有相似的特征。这种技术可以应用于各种领域，例如医学图像分析、自动驾驶、人工智能等。

图像分割的应用场景包括：

医学图像分析：通过对医学图像进行分割，可以更好地识别和分析图像中的病变区域，从而提高医学诊断的准确性。
自动驾驶：通过对摄像头捕捉的图像进行分割，可以识别道路上的不同对象，从而实现自动驾驶汽车的视觉感知。
人工智能：通过对图像进行分割，可以提取图像中的不同对象，从而实现人工智能算法的应用。

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腾讯云深度学习框架：https://cloud.tencent.com/product/tci
腾讯云图像识别：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云机器学习：https://cloud.tencent.com/product/tms

图像分割是一种重要的计算机视觉技术，可以应用于各种领域，包括医学、自动驾驶、人工智能等。腾讯云提供了相关的产品和服务，可以帮助用户实现图像分割的功能。

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【深度学习】图像语义分割

整体实现思路语义分割一般思路如下： 1）输入图像，利用深度卷积神经网络提取特征 2）对特征图进行上采样，输出每个像素的类别 3）利用损失函数，对模型进行优化，将每个像素的分类结果优化到最接近真实值...U-Net（2015）生物医学分割是图像分割重要的应用领域。U-Net是2015年发表的用于生物医学图像分割的模型，该模型简单、高效、容易理解、容易定制，能在相对较小的数据集上实现学习。...个GPU训练（如此有效的批量大小为16）160k次迭代，学习率为0.02，在120k次迭代时学习率除以10。...④ 训练策略采用变化的学习率，学习率衰减策略如下（其中，power设置为0.9）： image.png 裁剪。...其它模型对比（PASCAL VOC 2012 测试集）分割效果展示 4）DeepLab v3+ ① 深度可分离卷积采用深度可分离卷积，大幅度降低参数数量。

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深度学习实战之医学图像分割

计算机视觉领域有三大问题：图像分类、目标检测以及图像分割。前两类问题及应用在公众号之前的文章里都有介绍，那么今天我们就来介绍剩下的图像分割问题，并以医学图像分割为例介绍它在现实中的应用。...近年来随着深度学习的发展，许多图像分割问题正在采用深层次的结构来解决，最常见的就是卷积神经网络，它在精度上以及效率上大大超过了其他方法。...肺部CT分割语义分割我们通常听到的比较多的名词是图像语义分割，即为图像中每个像素赋予一个指定的标签（像素级类别预测问题），而图像分割泛指将图片划分为不同区域，对于每个区域的语义信息并没有要求，传统图像分割有很多这样的分割算法...但我们现在讨论的自然图像语义分割和医学图像分割，其实都属于图像语义分割范畴。...医学图像分割的主要目的还是对图像中具有特殊语义信息（如肿瘤、器官、血管等）赋予标签，但医学图像分割的类别个数一般没有自然图像语义分割那么多。

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基于深度学习的图像语义分割算法综述

这篇文章讲述卷积神经网络在图像语义分割（semantic image segmentation）的应用。图像分割这项计算机视觉任务需要判定一张图片中特定区域的所属类别。这个图像里有什么？...这通过特征映射的连续变换直接学习从输入图像到其对应分割的映射关系；但是，在整个网络中保持图像原始分辨率的计算成本非常高。 ?...缺点：在整个网络中维持图像原始维度计算成本很高（来源：cs231n）回想一下，对于深度卷积网络，前面的层倾向于学习低级特征，而后面的层学习更高级的特征映射。...用于图像分割模型的一种流行方法是遵循编码器/解码器（encoder/decoder）结构，其中我们先对输入进行下采样（downsample），得到较低分辨率的特征映射，其学习到了如何高效地区分各个类，然后对这些特征进行上采样...该损失单独地检查每个像素点，将类预测（深度方向的像素矢量）与one-hot编码的目标矢量进行比较。 ?

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深度学习中的图像分割：方法和应用

许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体，这在十年前是无法想象的。...深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。...计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。什么是图像分割？图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。...传统的图像分割方法还有一些过去常用的图像分割技术，但效率不如深度学习技术，因为它们使用严格的算法，需要人工干预和专业知识。这些包括: 阈值 - 将图像分割为前景和背景。...例如，一块红色和一块蓝色之间的边界。深度学习如何助力图像分割方法现代图像分割技术以深度学习技术为动力。

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基于深度学习的图像语义分割算法综述

这篇文章讲述卷积神经网络在图像语义分割（semantic image segmentation）的应用。图像分割这项计算机视觉任务需要判定一张图片中特定区域的所属类别。这个图像里有什么？...这通过特征映射的连续变换直接学习从输入图像到其对应分割的映射关系；但是，在整个网络中保持图像原始分辨率的计算成本非常高。 ?...缺点：在整个网络中维持图像原始维度计算成本很高（来源：cs231n）回想一下，对于深度卷积网络，前面的层倾向于学习低级特征，而后面的层学习更高级的特征映射。...用于图像分割模型的一种流行方法是遵循编码器/解码器（encoder/decoder）结构，其中我们先对输入进行下采样（downsample），得到较低分辨率的特征映射，其学习到了如何高效地区分各个类，然后对这些特征进行上采样...该损失单独地检查每个像素点，将类预测（深度方向的像素矢量）与one-hot编码的目标矢量进行比较。 ?

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深度学习图像语义分割常见评价指标详解

微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识图像语义分割深度学习已经应用在计算机视觉领域多个方面，在最常见的图像分类、对象检测、图像语义分割、实例分割视觉任务都取得了良好的效果...深度学习在图像语义分割上已经取得了重大进展与明显的效果，产生了很多专注于图像语义分割的模型与基准数据集，这些基准数据集提供了一套统一的批判模型的标准，多数时候我们评价一个模型的性能会从执行时间、内存使用率...主要原因在于训练/学习不是一个实时需求，除非训练时间极其漫长或者训练时候运行速度极其慢。...No.3 精度(Accuracy) 精度是评价图像分割网络最主要也是最流行的技术指标，这些精度估算方法各种不同，但是主要可以分为两类，一类是基于像素精度，另外一类是基于IOU。...它的计算方法如下： ? 上述四种精度计算方法，MIoU是各种基准数据集最常用的标准之一，绝大数的图像语义分割论文中模型评估比较都以此作为主要技术指标。常见如下： ? ?

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【综述】基于弱监督深度学习的图像分割方法综述

由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此，在深度学习方法中，直观上就需要所有的像素都有真值标注。不难看出，这个要求下，真值标注的生成是极度耗时耗力的，尤其是以人工标注的方式。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。

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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中，常用的损失函数...从频率派的角度看深度学习模型，是把输入数据 ? 假设为一个随机变量，服从一个概率分布 ? , 其中的参数 ? 是未知常量。我们需要对 ?...进行求解，但深度学习模型直接得到解析解是不可能的，我们只能求得 ? 来逼近 ? 。...Ronnenberger等人在交叉熵函数中添加了一个距离学习距离，加强模型对类间距离的学习，以在彼此之间非常接近的情况下实现更好的分割，公式如下： ? 其中 ?...（combo loss属于医学图像分割问题中提出来的损失函数，所以放到下一篇《基于医学图像的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（二）》中介绍。）

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深度学习500问——Chapter09：图像分割（5）

，包含原图以及图像分类分割和图像物体分割两种图（PNG格式）。...MS COCO是目前难度最大，挑战最高的图像分割数据集。...9.13.3 Cityscapes Cityscapes 是驾驶领域进行效果和性能测试的图像分割数据集，它包含了5000张精细标注的图像和20000张粗略标注的图像，这些图像包含50个城市的不同场景、不同背景...Cityscapes评测集有两项任务：像素级（Pixel-level）图像场景分割（以下简称语义分割）与实例级（Instance-level）图像场景分割（以下简称实例分割）。...全景分割的思路很直观：为图像的每个像素分配语义label和类内实例id，前者用于区分语义信息，后者用于分割实例（因此stuff不具有实例id）。

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深度学习500问——Chapter09：图像分割（3）

（3）构建了一个用于state-of-the-art的场景解析和语义分割的实践系统（具体是什么？）...DeepLabv1 DeepLab 是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率模型图（DenseCRFs）的方法。...其实就是U-Net 和FPN的思想，在输入图像和前四个最大池化层的输出上附加了两层的MLP，第一层是 128 个 3x3的卷积，第二层是 128个 1x1 卷积。...9.9.4 DeepLabv3+ 语义分割关注的问题：实例对象多尺度的问题。...因为深度网络存在 stride=2的层，会导致 feature 分辨率下降，从而导致预测精度降低，而造成的边界信息丢失问题。

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深度学习500问——Chapter09：图像分割（2）

（pooling层会丢失图像信息和降低图像分辨率且是不可逆的操作，对图像分割任务有一些影响，对图像分类任务的影响不大，为什么要做上采样？...upsampling变大的图像丰富信息，使得在Pooling过程丢失的信息可以通过学习在Decoder得到。...9.6 空洞卷积（Dilated Convolutions）在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN[3]）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野...可参见知乎答案如何理解深度学习中的deconvolution network），之前的pooling操作使得每个pixel预测都能看到较大的感受野信息。...因此图像分割FCN中有两个关键，一个是pooling减小图像尺寸增大感受野，另一个是upsampling扩大图像尺寸。

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深度学习500问——Chapter09：图像分割（1）

9.1 图像分割算法分类图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类： 1....语义分割为图像中的每个像素分配一个类别，如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。 2....（3）CNN的强大之处在于它的多层结构能够自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。...举例： FCN例子：输入可为任意尺寸图像彩色图像；输入与输出尺寸相同，深度为：20类目标+背景=21，模型基于AlexNet。蓝色：卷积层。绿色：Max Pooling层。...对于不同尺寸的输入图像，各层数据的尺寸（height，width）相应变化，深度（channel）不变。（1）全卷积层部分进行特征提取，提取卷积层（3个蓝色层）的输出来作为预测21个类别的特征。

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深度学习500问——Chapter09：图像分割（4）

9.11 CNN在基于弱监督学习的图像分割中的应用答案来源：CNN在基于弱监督学习的图像分割中的应用 - 知乎最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络CNN的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像...如果学习算法能通过对一些粗略标记过的数据集的学习就能完成好的分割结果，那么对训练数据的标记过程就很简单，这可以大大降低花在训练数据标记上的时间。这次粗略标记可以是：只给出一张图像里面包含哪些物体。...对于给出bounding box标记的训练图像，该方法先使用CRF对该训练图像做自动分割，然后在分割的基础上做全监督学习。...另外如果使用少量的全标记图像和大量的弱标记图像进行结合，可以得到与全监督学习(70.3%)接近的分割结果(69.0%)。...该方法在语义分割mask生成和使用生成mask学习分割生成网络之间反复交替。要实现这种交替迭代学习，关键点就是如何利用类别标注得到较准确的初始分割。

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图像分割中的深度学习：U-Net 体系结构

深度学习是需要数据集来训练模型的。但是对于数据的获取有一定难度。对于某一个对象而言，我们并没有足够的数据进行训练。在这种情况下，往往需要花费时间、金钱，最重要的是硬件设备。...U-Net在解码器部分（网络的第二部分）采用反卷积，这种结构可以克服自编码器在特征传递过程中产生的特征丢失问题。 ?? 继续学习U-Net结构 ---- 我们回到生物医学图像分割的案例。...c）创建的分割蒙版（黑白）d）以像素为单位的权重损失图，以便网络学习到边缘像素。 ?...地图绘制挑战的结果-neptune.ml（https://github.com/neptune-ml/open-solution-mapping-challenge） U-Net 对其他深度学习方法的启示...---- U-Net启发了不同体系结构以及其他计算机视觉深度学习模型的结合。

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【从零学习OpenCV 4】分割图像——Grabcut图像分割

Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景。该算法通过迭代的方法解决了能量函数最小化的问题，使得结果具有更高的可靠性。...OpenCV 4提供了利用Grabcut算法分割图像的grabCut()函数，该函数的函数原型在代码清单8-21中给出。...fgdModel, int iterCount, int mode = GC_EVAL ) img：输入的待分割图像...，数据类型为CV_8U的三通道图像。...mask：用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像，图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。

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基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准

一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准为何需要语义分割系统的评价标准？为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...1.3 内存占用内存是分割方法的另一个重要的因素。尽管相比执行时间其限制较松，内存可以较为灵活地获得，但其仍然是一个约束因素。...即使是加速深度网络的高端图形处理单元（GPU），内存资源也相对有限。以此来看，在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。...1.4 精确度图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。...（3）Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。

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图像分割中的深度学习：U-Net 体系结构

我们知道，深度学习需要大量数据集来训练模型。但这有一定的难度，对于像目标分类这样问题我们常常不能提供足够的数据量。这里的“不能”，往往意味着时间、金钱以及硬件设备。...线性特征表示也是在解码器部分学习的，特征的大小将逐渐增大，到了解码器的末尾，输出图像大小等于输入图像相等。...U-Net在解码器部分（网络的后半部分）采用反卷积，这种结构可以克服自编码器在特征传递过程中产生的特征丢失问题。四、继续学习 U-Net 我们回到生物医学图像分割的案例。...a）原始图像；b）标记的分割结果，用不同的颜色标识 HeLa 细胞的不同个体；c）创建的分割蒙版（黑白）；d）以像素为单位的权重损失图，以便于网络学习边缘像素。...的结果 3、U-Net对其他深度学习方法的启示 U-Net对不同体系结构以及其他计算机视觉深度学习模型也具有极大的启发意义。

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【技术综述】基于弱监督深度学习的图像分割方法综述

本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。...由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。

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图像分割中的深度学习：U-Net 体系结构

深度学习是需要数据集来训练模型的。但是对于数据的获取有一定难度。对于某一个对象而言，我们并没有足够的数据进行训练。在这种情况下，往往需要花费时间、金钱，最重要的是硬件设备。...U-Net在解码器部分（网络的第二部分）采用反卷积，这种结构可以克服自编码器在特征传递过程中产生的特征丢失问题。继续学习U-Net结构 ---- 我们回到生物医学图像分割的案例。...c）创建的分割蒙版（黑白）d）以像素为单位的权重损失图，以便网络学习到边缘像素。...地图绘制挑战的结果-neptune.ml（https://github.com/neptune-ml/open-solution-mapping-challenge） U-Net 对其他深度学习方法的启示...---- U-Net启发了不同体系结构以及其他计算机视觉深度学习模型的结合。

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由此，我们给出了下面两种可能的分类方式： - 按模型分类：根据实现分割的手段，图像分割可以大致分为传统方法与基于深度学习的方法。...前者依靠纯数学公式推导实现分割，而后者则依靠深度学习结构（如神经网络、随机树等）实现分割。...本文中我们主要介绍基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割、实例分割和全景分割。 2 为什么要弱监督学习像前面说过的，图像分割的任务是对每个像素都进行标注。...因此，在深度学习方法中，直观上就需要所有的像素都有真值标注。不难看出，这个要求下，真值标注的生成是极度耗时耗力的，尤其是以人工标注的方式。...因此基于image-level tags的算法大多用于语义分割，或是具有语义分割功能的实例分割或全景分割算法。下面就按照分类介绍部分基于image-level tags的深度学习分割算法。

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