DeepLab V2： DeepLab V2相对于DeepLab V1做了以下改进： 1）用多尺度获得更好的分割效果（ASPP） 2）基础层由VGG16改为ResNet 3）使用不同的学习率 其中ASPP...多尺度主要是为了解决目标在图像中表现为不同大小时仍能够有很好的分割结果，比如同样的物体，在近处拍摄时物体显得大，远处拍摄时显得小。...具体形式如下图所示 DeepLab V3: 1）提出了更通用的框架，适用于任何网络 2）复制了ResNet最后的block，并级联起来 3）在ASPP中使用BN层 4）去掉了CRF block...或者也可以理解为判断“真/假”的分类器，其“真”的这一类扩展成了K类具体的语义类别。 对于全卷积化的判别器，其改动就是将分类结果变为输入图片大小的dense prediction。...这些区域是通过从超像素一直“缩小”到场景级分辨率而获得的。 全景分割：全景分割将语义分割（为每个像素分配一个类标签）和实例分割（检测并分割每个对象实例）的典型任务统一起来。
使用机器学习算法时，不平衡数据可能会成为问题，因为这些数据集可能没有足够的关于少数类的信息。这是因为基于最小化总体错误的算法偏向于大多数类别，而忽略了我们更感兴趣的样例的贡献。...用于解决不平衡数据建模问题的两种常用技术是采样和集成建模。 采样方法进一步分为欠采样和过采样技术。欠采样包括从多数类中移除样例并保留完整的少数样例。过采样是复制少数类以平衡数据的过程。...两者都旨在创建均衡的训练数据以使得学习算法可以产生较少的偏见结果。这两种技术都有潜在的缺点：欠采样可能导致信息丢失，而过采样会导致过度拟合。...通过按比例选择所有“坏”病例和“好”病例的随机样本，例如分别选择35％/ 65％，创建一个平衡的训练视图。如果存在足够数量的“不良”情况，则从不平衡训练分区得到欠采样，否则使用整个群体进行欠采样。...但是，同时考虑正确和错误的结果，我们可以获得关于分类模型的更多见解。在这种情况下，有用的绩效指标是敏感性（同义词是召回率，命中率，检测概率或真阳性率），特异性（真实阴性率）或精确度。
工业缺陷检测相比于自然场景，类别更少，而且工件表面一般背景干扰小，变化更少，而且可以通过硬件（如打光）等方式去改良光照等条件以获取更好的数据集。那么是否意味着工业缺陷检测中的语义分割更为简单呢？...其实不然，简单来说，工业缺陷检测中的语义分割存在以下的问题： 类间差异小，存在模糊地带：以磁瓦缺陷数据集[4]为例，线状物体在多种缺陷或者无缺陷情况都有出现。...类内差异大：同一类缺陷下，缺陷的大小，形状，位置多变。 样本不平衡：有些数据集中，严重存在着正负样本不平衡的问题，良品多，不良率小。...缺陷样本少导致样本不平衡怎么办？ 首先可以通过损失函数来改进。损失函数分两类，一类是基于分布的，一类是基于区域的。...一些思考 工业缺陷检测的指标需要具体情况具体分析。有些场景下的工业缺陷检测并不需要逐像素分类准确，需要知道缺陷种类和大致位置即可，更倾向于“目标分类”这样的任务。
DeepLab v2为了解决这一问题，引入了ASPP（atrous spatial pyramid pooling）模块，即是将feature map通过并联的采用不同膨胀速率的空洞卷积层，并将输出结果融合来得到图像的分割结果...挑战三：分割结果不够精细的问题。这个和DeepLabV1的处理方式一样，在后处理过程使用全连接CRF精细化分割结果。...同时，相比于DeepLabV1，DeepLabV2的backbone由V1的VGG16变成了ResNet，并带来了效果提升。最后DeepLabV2在PASCAL VOC 2012获得了SOAT结果。...训练细节 论文在ImageNet预训练的VGG-16和ResNet-101网络上进行finetune，将输出的1000类改成语义分割数据集的分类数，COCO和VOC都是21类，损失函数是CNN的输出(...原图1/8大小)特征图和GT（同样下采样到1/8）的交叉熵损失和，每个位置在损失函数中的权重是相等的，并且使用SGD优化算法，后处理过程仍然使用和DeepLab V1一样的全连接CRF来进一步确定像素边界和分割结果
非常优秀的他对于计算机视觉和机器学习都有很深的造诣，现在在Google任职，在CVPR、ICLR、arXiv、ICCV等论坛上发表过很多文章，小编都惊呆了！...Yuille的指导下获得了UCLA的计算机科学博士学位，他的研究兴趣包括计算机视觉、图形模型和机器学习，也是位名副其实的大佬！ ?...语义分割为每个像素分配一个类标签, 实例分割是检测和分割每个对象实例。 ?...最终的结果是，MaX-DeepLab在没有目标框的情况下显示出了极高的全景质量（PQ），高达7.1％，首次缩小了基于框的方法和无框方法之间的差距。...作者研发出PQ型损耗和双路径转换器的MaX -DeepLab，并且在具有挑战性的COCO数据集上实现了最先进的结果。
DeepLab得到的预测结果只有原始输入的1/8大小。...因为模型在速度和分割准确率之间取得平衡，所以比较mIou并没有意义，接下来的几篇论文都是如此。Deeplabv3+是目前为止分割的state-of-the-art。...在三个流行的基准测试中获得了最新的最新结果，包括Cityscapes数据集，PASCAL Context数据集和COCO Stuff数据集。...提出迭代优化模块，以迭代方式改进预测结果。迭代细化的能力可以推广到具有少量镜头学习的看不见的类，以生成细粒度图。...证明给定的支持集具有弱注释，即边界框，我们的模型仍然可以获得与昂贵的像素级注释支持集的结果相当的性能，这进一步减少了新类别对于少数镜头分割的标记工作量。
语义分割是图像高级别像素理解的主要任务之一，也是无人驾驶的重要技术基础。前面已经对该方面进行过复现实验，见：空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试（tensorflow)。...Pooling ，实验也证明这样的小技巧是有效的。 ...在encoder-decoder架构中，引入可任意控制编码器提取特征的分辨率，通过空洞卷积平衡精度和耗时。...3、论文实验 谷歌已经推出了基于MoblieNetV2和XCeption的DeepLab分割架构，并公开了面向多种数据集的预训练模型。...测试结果如下： ? ? ? ? ? ? ?
过取样：增加小类实例; 欠取样：减少大类实例; 随机取样：以随机的方式删除或增加实例; 算法取样：根据一定的原则取样，如删除靠近大类边界的实例或增加任意产生的小类样例等一般来说，算法取样会产生一定的导向性...2）基于抽样集成的特征选择算法EFSBS EFSBS的思路比较简单，算法有以下三个步骤： a)欠采样，采用随机有放回方法从大类中产生多个与小类数量相等的数据子集，再与小类数据一起组成新的训练数据集...因此，BRFVS采用ķ层交叉验证的方法来获取特征重要性度量。 权重计算方法 当大类数据和小类数据严重不平衡时，对大类数据欠采样时可能会产生差异性较大的UndeSamplingD数据子集。...IBRF算法在欠采样时，并非取与小类实例数量相等的固定数量的实例，而是引入区间参数，使得小类和大类的取样数量可以根据需要调整。IBRF算法描述如下： 输入：训练数据{（x1,y1）,......兼顾不平衡性的集成特征选择算法 本文修改了Optiz提出的目标函数，使其在特征子集的搜索过程中更倾向于小类准确，采用爬山搜索特征空间，提出了兼顾不平衡性的集成特征选择算法（IEFS）。
主要贡献： 速度：带atrous算法的DCNN可以保持8FPS的速度，全连接CRF平均推断需要0.5s； 准确：在PASCAL语义分割挑战中获得了第二的成绩； 简单：DeepLab是由两个非常成熟的模块...DeepLab是结合了DCNNs的识别能力和全连接的CRF的细粒度定位精度，寻求一个结合的方法，结果证明能够产生准确的语义分割结果。 ?...CRF在语义分割上的应用： 对于每个像素位置ii具有隐变量xi(这里隐变量就是像素的真实类别标签，如果预测结果有21类，则（i∈1,2,..,21），还有对应的观测值yi（即像素点对应的颜色值）。...同样的实验结果： ? 带FOV的即不同离散卷积的配置.可以看到大的离散卷积效果会好一点。 与其他模型相比 ? 与其他先进模型相比，DeepLab捕获到了更细节的边界。...DeepLab创造性的结合了DCNN和CRF产生一种新的语义分割模型，模型有准确的预测结果同时计算效率高。在PASCAL VOC 2012上展现了先进的水平。
在语义分割中，所有物体都是同一类型的，所有相同类型的物体都使用一个类标签进行标记，而在实例分割中，相似的物体可以有自己独立的标签。 ?...Kaiming He et. al 2017 “Mask R-CNN” https://arxiv.org/abs/1703.06870 这是在COCO测试集上获得的结果的图像。 ?...这种损失是最常用的损失，属于是分割问题。 ? 来源source:neptune.ai IoU 平衡损失交集 IoU平衡的分类损失的目的是提高IoU高的样本的梯度，降低低IoU样本的梯度。...来源source:neptune.al 加权交叉熵 在交叉熵的一个变量中，所有的正例子都被某个一定系数加权。它用于涉及类不平衡的场景或方案。 ?...要了解更多，请点此链接查看：https://github.com/JunMa11/SegLoss 图像分割的数据集 如果你看到了这里的话，你会思考说从哪里可以获得相应的数据集来进行图像分割的学习呢。
语义分割会使用相同的类标签标注同一类目标（下图左），而在实例分割中，相似的目标也会使用不同标签进行标注（下图右）。 ?...但是，如果你想获得图像的细节信息，则需要更高级的损失函数。 损失函数 1.Focal 损失 该损失是对标准的交叉熵评价函数的改进。通过对其变形实现，以使分配给分好类别样本的损失是低权重的。...在该损失函数中，随着正确类别置信度的增加，交叉熵损失随比例因子逐渐衰减为零。比例因子会在训练时自动降低简单样本的贡献，更注重复杂的样本。 ?...边界损失 边界损失的一种变体被用于高度不平衡的分割任务。这种损失的形式是一种空间轮廓而非区域的距离度量。此方式解决了高度不平衡任务中区域损失带来的问题。 ? 5....加权交叉熵 在交叉熵的一种变体中，所有正向的样本都按一定的系数加权，用于类不平衡的情况下。 ?
分配这些语义标签需要确定对象的轮廓，因此比其他视觉实体识别任务(如图像级分类或边界盒级检测)更严格地要求定位精度。 ?...今天，谷歌宣布了他们最新的和性能最好的语义图像分割模型的开源版本， DeepLab-v3+，可在Tensorflow中实现。...此版本包含基于强大的卷积神经网络（CNN）骨干架构构建的DeepLab-v3 +模型，获得最准确的结果，用于服务器端部署。...借助DeepLab-v3 +，我们通过添加简单而有效的解码器模块来扩展DeepLab-v3，以细化分割结果，尤其是对象边界。...谷歌希望，向社区公开分享他们的系统，使学术界和业界的其他团体更容易复制和进一步改善该先进系统，训练新数据集的模型，并为这项技术设想新的应用程序。
实例分割则是区分同类物体中不同个体的一类问题。 ? 语义分割与实例分割的区别。（中图）虽然它们是同一个类物体（公交），但它们被归类为不同标签。（右图）相同类别物体有相同的标签。...Deeplab还表明，必须根据特征图的大小调整扩张率。他们研究了在小特征图上使用大的扩张率的后果。 ? 为较小的要素图设置较大的扩张率的副作用。...此外，Deeplab还讨论了不同输出步长对分割模型的影响。它认为过度的信号抽取对密集预测任务是有害的。总之，具有较小输出步长的模型 - 较少的信号抽取 - 倾向于输出更精细的分割结果。...此外，文件中描述的一些用于培训和评估的技术尚未实施。 结果 该模型能够在PASCAL VOC验证集上获得不错的结果。...开源代码，可以调整模型以获得更接近原始实现的结果。完整的代码在这里： https://github.com/sthalles/deeplab_v3 希望你喜欢阅读！
新网络待更… 文章目录 介绍 网络架构 Fully Convolution Networks (FCNs) 全卷积网络 SegNet U-Net DeepLab v1 DeepLab v2 DeepLab...VGG 中更深层的卷积层有非常小的梯度流，因为这里捕获的高层次的语义概念足够用于分割。...我们在城市场景基准数据集（如 CamVid 和 Gatech ）上获得了最优异的结果，没有使用进一步的后处理模块和预训练模型。...此外，Mask R-CNN 很容易泛化至其他任务，例如，可以使用相同的框架进行姿态估计。我们在 COCO 所有的挑战赛中都获得了最优结果，包括实例分割，边界框目标检测，和人关键点检测。...在这个架构中，通过分类网络识别与图像相关的标签，然后在分割网络中对每个识别的标签执行二进制分割。它通过利用从桥接层获得的特定类的激活图来有效地减少用于分割的搜索空间。
---- 在正式细说本次分割技术之前，还是简单说下分割的事，有一个简单的引言和大家分享下，没有兴趣的您可以直接跳过，阅读关键技术部分，谢谢！ 目标检测器已经变得更加精确，并获得了重要的新功能。...3）U-Net 2015 U-Net有更规整的网络结构，通过将编码器的每层结果拼接到译码器中得到更好的结果。 ?...主要贡献： 改进 ASPP 串行部署 ASPP 的模块 和DeepLab v2一样，将膨胀卷积应用于ResNet中。改进的ASPP指的是将不同膨胀率的膨胀卷积结果拼接起来，并使用了BN 。...与Dilated convolutions (2015) 不一样的是，v3直接对中间的特征图进行膨胀卷积，而不是在最后做。 小总结： ?...简单地说，MASK R-CNN可以被看作是一个更快的R-CNN边界框检测模型，它有一个附加的mask分支，即一个小的全卷积网络(FCN)。
作为一个人，我们可能要想许多规则和启式的方法，但它们很难编写、维护。而另一方面，机器学习算法可以很容易地获得这些关系，还可以做得更好，并且更容易维护和扩展。...观测值和预测值之间的这种差异称为偏差。这种模型，我们会说它功能小，欠拟合。 方差：在同一个例子中，如果我们将关系近似为三次方或任何更高阶，就会出现一个高方差的情况。...由于模型试图最好地拟合可用的训练数据，因此数据的数量直接决定了分割级别和最终类。从上面的图中我们可以清楚的看到，数据集的大小对分割点和最终的类预测有很大的影响。...图10：过采和欠采样的情况 上采样还是下采样：由于不平衡的数据本质上是以不同的权重惩罚多数类，所以解决这个问题的一个方法是使数据平衡。...但是为了更详细地了解各种集成技术以及如何将它们用于不平衡的数据，请参考下面的博客。
，其从全局来看能尽量避免有效信息的丢失以及过采样方法带来的异常值、模型训练难度加大等问题，目前已在相当领域取得了较传统样本不平衡处理方法更优的分类结果。...1 数据层面（采样、数据合成、数据增强） 数据增强：直接复制小类样本，对小类样本数据经过一定的处理，做一些小的改变等。...（1）采样（随机采样）： 随机欠采样：从多数类样本集中随机选择较少的样本（有放回/无放回）。 缺点：欠采样中丢失了部分样本，可能损失有用的信息，造成模型对某些特征的欠拟合。...，即按照少数类样本的数量将多数类样本分割成多个子集，然后分别与少数类样本进行组合，之后将各个组合样本分别使用Adaboost算法进行训练，再通过集成策略输出结果。...其流程图如下： 可以看出，该算法本质上还是一种欠采样技术，虽然欠采样后每个组合子集中多数类样本数量不及多数类样本总数量，但是在无放回的随机采样情况下将所有多数类样本子集组合起来仍然是多数类样本全集，从全局来看并没有丢失有效信息
而实例分割仅识别和分割图中的可数对象，如「行人」和「汽车」，并进一步将其划分为几个子任务。 每个子任务单独处理，并应用额外的模块来合并每个子任务阶段的结果。...这个过程不仅复杂，而且在处理子任务和整合不同子任务结果时还会引入许多人工设计的先验。...CMT-DeepLab 建立在先前最先进的方法 MaX-DeepLab 之上，并采用像素聚类方法来执行交叉注意，从而产生更密集和合理的注意图。...在CMT-DeepLab和kMaX-DeepLab中，我们从聚类的角度重新制定了交叉注意力，其中包括迭代聚类分配和聚类更新步骤 鉴于 k-means聚类算法的流行，在CMT-DeepLab中，他们重新设计了交叉注意力...kMaX-DeepLab 的元架构 研究结果 最后，研究小组在两个最具挑战性的全景分割数据集 COCO 和 Cityscapes 上使用全景质量 (PQ) 度量来评估 CMT-DeepLab 和
相反，我们的系统从自下而上的角度处理实例分割，在分割预测之上检测（或更准确地说，分组）实例。因此，我们的系统通过编码语义类和实例身份的预测值标记每个“事物”像素（并且“东西”像素被忽略）。...深度感知视频全景分割通过解决深度估计、全景分割和像素级跟踪的联合任务，提供深入的场景理解。视频中的每个像素都标有语义类、时间一致的实例身份和估计的深度值。...MaX-DeepLab 使用掩码转换器直接预测一组分割掩码及其相应的语义类，消除了对以前手工设计的模块（例如框锚 [24]、事物合并启发式 [35] 或模块 [72] 的需求]）。...MaX-DeepLab 在 COCO [42] 上实现了最先进的全景分割结果，优于基于提案和无提案的方法。 Motion-DeepLab视频全景分割任务的统一模型，需要对每个像素进行分割和跟踪。...对于更详细的结果，我们将读者推荐给提供的模型动物园。
DeepLab-v3+ 模型建立在一种强大的卷积神经网络主干架构上 [2,3]，以得到最准确的结果，该模型适用于服务器端的部署。...谷歌通过添加一个简单而有效的解码器模块以精炼分割结果（尤其是在目标边界处），将 DeepLab-v3 扩展为 DeepLab-v3+。...谷歌希望通过和社区共享该系统，学界和业界能更容易地复现和提升当前最优系统，在新的数据集上训练模型，以及为该技术开发新的应用。...具体来说，我们通过添加一个简单有效的解码器模块以精炼分割结果（尤其是目标边界），将 DeepLab-v3 扩展为本文提出的新模型 DeepLab-v3+。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
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