---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransfor
DeepLab系列在2015年的ICLR上被提出，主要是使用DCNNs和概率图模型（条件随机场）来实现图像像素级的分类（语义分割任务）。DCNN应用于像素级分类任务有两大障碍：信号下采样和空间“不敏感性”（不变性）。由于DCNNs的平移不变性，DCNNs被用到很多抽象的图像任务中，如imagenet大规模分类，coco目标检测等中。第一个问题涉及在每层DCNN上执行的最大池化和下采样（‘步长’）的重复组合所引起的信号分辨率的降，此模型通过使用空洞算法（”hole” algorithm，也叫”atrous” algorithm）来改进第一个问题，通过使用全连接条件随机场来改善分割效果。 总结DeepLabV1又三个优点: （1）速度快，带空洞卷积的DCNN可以达到8fps，而后处理的全连接CRF只需要0.5s。 （2）准确性高：在PASCAL VOC取得第一名的成绩，高于第二名7.2%个点，在PASCAL VOC-2012测试集上达到71.6%的IOU准确性。 （3）简单：有两个模块构成整体模型，分别是DCNN和CRF
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
临近中国的春节，Google 团队也不休假，趁着中国人每年一度大迁徙，他们在 arXiv 放出了 DeepLabv3+，在语义分割领域取得新的 state-of-the-art 水平。那今天就开始好好说说这一系列的操作，有兴趣的您，我们一起去进行深入学习讨论！ 今天先讲讲DeepLab v1的那些知识。 原文地址：Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs 收录：ICLR 2015 (In
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)。近段时间，google又推出了deeplab v3及其升级版本(deeplab v3 plus)，并且集成到其model库中，因此，对该库进行集成测试一下。
---- 新智元报道 编辑：Joey David 【新智元导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩
选自Medium 作者：Thalles Silva 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现，并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络，近日，谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。 GitHub 地址：https://github.com/sthalles/deeplab_
自去年起，谷歌的TPU芯片是谷歌云平台客户可以使用的最新一代芯片，专为人工智能推理和训练任务量身定制，如图像识别，自然语言处理和强化学习。
昨天的推文《DeepLab V2》组织方式很不清晰，没有将关键结论以及空洞卷积这种方法的优点讲出来，所以重新组织了一下这篇论文的解读，希望可以带来不一样的体验。
深度学习系列（五）分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)
自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行，目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，汽车如何分清楚哪里是路，哪里是人，其中的核心技术就是图像分割。
深度卷积神经网络（DCNN）在各种计算机视觉应用中取得了显着的成功。当然，语义分割的任务也不例外。
在本文中，回顾了DeepLabv1和DeepLabv2网络，因为他们都使用带孔卷积 Atrous Convolution和全连接的条件随机场（Conditional Random Field，CRF），除了DeepLabv2有一个额外的技术叫做空间金字塔池化Atous Spatial Pyramid Pooling（ASPP），这是DeepLabv2与DeepLabv1的主要区别。 （当然，还有其他差别，例如：DeepLabv2使用ResNet和VGGNet进行实验，但DeepLabv1仅使用VGGNet。）
方法：结合DCNNs和概率图模型，即DCNNs最后一层响应和条件随机场解决分割问题。
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs PAMI Code : http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html
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。
来源：DataFunTalk 本文约1400字，建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。 以Tesla为首的全球各大新势力造车企业最近简直火的不能再火，过山车似的股价也足以证明各界对自动驾驶行业炽烈的期待！ 而Tesla经过多方面权衡最终采用纯视觉识别的方案，这种方案相比激光雷达方案有更低成本以及更强的统一性。而图像分割技术，作为视觉识别技术中举足轻重的模块，是智能车得以精准区分哪里是路，哪里是人的关键！ 而今天我们要给大家介绍的这个项目，它不仅涵盖业界最主流的DeepL
DeepLab系列论文一共有四篇，分别对应DeepLab V1，DeepLab V2，DeepLab V3，DeepLab V3+。
1802.02611：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
内容概要：土地分类是遥感影像的重要应用场景之一，本文介绍了土地分类的几个常用方法，并利用开源语义分割代码，打造了一个土地分类模型。
算法和工程是算法工程师不可缺少的两种能力，之前我介绍了DeepLab V1，V2, V3，但总是感觉少了点什么？只有Paper，没有源码那不相当于是纸上谈兵了，所以今天尝试结合论文的源码来进行仔细的分析这三个算法。等我们分析清楚这三个算法之后，有机会再解析一下DeepLabV3。由于最近正在看Pytorch版本的《动手学深度学习》，不妨用Pytorch的源码来进行分析。我分析的源码均来自这个Pytorch工程：https://github.com/kazuto1011/deeplab-pytorch/tree/master/libs/models
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库，旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库，包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计，甚至 视频全景分割。
选自Google Research Blog 作者：Liang-Chieh Chen、Yukun Zhu 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 刚刚，谷歌开源了语义图像分割模型 DeepLab-v3+，DeepLab-v3+结合了空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构的优势，是自三年前的 DeepLab 以来的最新、性能最优的版本。 GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 语义图像分割任务是指将语义
之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf
据谷歌在博客上的描述，DeepLab-v3+模型是目前DeepLab中最新的、执行效果最好的语义图像分割模型，可用于服务器端的部署。
论文： DCAN: Dual Channel-wise Alignment Networks for Unsupervised Scene Adaptation
作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度抽象），但是DCNNs很难处理像素级别的分类问题，例如姿态估计和语义分割，它们需要准确的位置信息。
GPU Driver：NVIDIA-Linux-x86_64-460.80.run
导读：PaddleCV是飞桨开源的产业级CV工具与预训练模型集，提供了依托于百度实际产品打磨，能够极大地方便 CV 研究者和工程师快速应用。使用者可以使用PaddleCV 快速实现图像分类、目标检测、图像分割、视频分类和动作定位、图像生成、度量学习、场景文字识别和关键点检测8大类任务，并且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用于工业、农业、医疗、零售、媒体、驾驶等领域。用户在极大地减少研究和开发成本的同时，也可以获得更好的基于产业实践的应用效果。
现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代，人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架，与 AI 密切相关。 PyTorch 框架发展迅猛，现在可以说几乎占据深度学习框架的半壁江山： 它被广泛用于构建和训练神经网络，包括图像分类、语音识别、自然语言处理等应用； 它提供了简单易用的 API，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和测试新的深度学习模型，从而 推动 AI 技术的发展； PyTorch 还支持自动微分，可以大大简化训练过程，并使神经网络的调
今天我们开始说说语义分割第二个系列，DeepLab V2。说这个之前，我们先说说FCN的一些简单知识。 图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割，从FCN把
上期为大家带来的是从FCN到DeepLab V2的一些相关知识，今天我们就来和大家分享一些DeepLab V2的安装及调试全过程，希望可以为一些需要的科研小伙伴带来一丝丝帮助，请继续欣赏下去。把Deeplabv2的 run_pascal.sh与run_densecrf.sh成功运行，现将调试过程整理如下： 首先，安装Caffe、Ubuntu 16.04+cuda8.0等环境应该不需要再次详细说了吧，如果有不清楚的小伙伴，进点击下面的链接，也是计算机视觉平台之前推送的，可以简单方便的进行安装。 链接：Caff
对于人来说，看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局，能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象，确定实例大小并重建3D场景布局。
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
本文主要介绍了图像语义分割中空洞卷积、DeepLab2和DeeplabV2的实现原理、测试方法和结果，以及如何在深度学习中进行图像语义分割。
本文首先回顾了空洞卷积在语义分割中的应用，这是一种显式调整滤波器感受野和控制网络特征响应分辨率的有效工具。为了解决多尺度分割对象的问题，我们设计了采用级联或并行多个不同膨胀系数的空洞卷积模块，以更好的捕获上下文语义信息。此外，我们扩充了在DeepLab V2中提出的ASPP模块，进一步提升了它的性能。并且我们还分享了一些训练系统方面的经验和一些实施方面的细节。
DeepLab 是一种用于图像语义分割的顶尖深度学习模型，其目标是将语义标签（如人、狗、猫等）分配给输入图像的每个像素。 经过三年左右的发展，目前 DeepLab 具有如下功能： DeepLabv1：结合深度卷积神经网络，使用空洞卷积（atrous convolution）进行语义分割 DeepLabv2：基于 DeepLabv1 的优化，使用空洞空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling，ASPP）对物体进行有效的分割 DeepLabv3：采用多比例的带孔卷积级联或并行来
AiTechYun 编辑：xiaoshan 语义图像分割是为图像中的每个像素分配诸如“道路”，“天空”，“人”，“狗”之类的语义标签，它使得许多新的应用程序在（例如Pixel 2和Pixel 2 XL
2015年毕业于上海交通大学计算机工程专业的王会宇（Huiyu Wang），在本科期间就一直边做科研助理，边学习，一直保持是班里的Top 5%呢。
近日，斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Auto-DeepLab 开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛，显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2012.05258v1.pdf
本文就Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 第三章的模型进行了分析和介绍，第一第二章的基础指示可以看原文进行学习，相关知识有很多这里就不班门弄斧了。 最好是一边读原文一边看本文效果更佳原文连接 能力有限，水平一般，抱着学习的态度分享此文，有不准确的地方还请各位大佬斧正！
语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉问题（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其涉及将一些原始数据（例如：平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别ID。早起的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变元素，但它们从完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起解决这个问题，从而扩展了其应用领域。值得注意的是，与其他的基于图像的任务相比，语义分割是完全不同且先进的。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
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。
近年来Siamese网络在单目标跟踪中发展迅速，在近两年的VOT比赛和顶会中Siamese大放异彩。讲者张志鹏将分享经典的siamese跟踪论以及近期的进展。
DeepLab 后面接了一个全连接条件随机场 (Fully-Connected Conditional Random Fields) 对分割边界进行 refine label map。CRF 经常用于 pixel-wise 的 label 预测。把像素的 label 作为随机变量，像素与像素间的关系作为边，即构成了一个条件随机场且能够获得全局观测时，CRF 便可以对这些 label 进行建模。全局观测通常就是输入图像。
在DeepLab中，采用空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息，这里是采用不同rate的空洞卷积来实现这一点。 ASPP模块主要包含以下几个部分： （1）一个1×1卷积层，以及三个3x3的空洞卷积，对于output_stride=16，其rate为(6, 12, 18) ，若output_stride=8，rate加倍（这些卷积层的输出channel数均为256，并且含有BN层）； （2）一个全局平均池化层得到image-level特征，然后送入1x1卷积层（输出256个channel），并双线性
Pixel-wise裂纹检测是一项具有挑战性的任务，因为裂纹的连续性差，对比度低。现有框架通常采用复杂的模型，精度较高，但推理效率较低。
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