摘要
MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。
main 分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。
代码链接：https://gitee.com/open-mmlab/mmsegmentation
主要特性
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统一的基准平台。我们将各种各样的语义分割算法集成到了一个统一的工具箱，进行基准测试。
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模块化设计。MMSegmentation 将分割框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的分割模型。
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丰富的即插即用的算法和模型。MMSegmentation 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 PSPNet，DeepLabV3，PSANet，DeepLabV3+ 等.
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速度快。训练速度比其他语义分割代码库更快或者相当。
分割算法分为语义分割、实例分割和全景分割，课程讲解如下:
【课程链接】https://www.bilibili.com/video/BV1gV4y1m74P/
【讲师介绍】张子豪 OpenMMLab算法工程师
算法库主页：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation
代码教程：https://github.com/TommyZihao/MMSegmentation_Tutorials
课程内容：
- 语义分割的基本思路
- 深度学习下的语义分割模型
- 全卷积网络
- 空洞卷积与 DeepLab 模型
- 上下文信息与 PSPNet 模型
- 分割模型的评估方法
- 实践 MMSegmentation
案例
1、kaggle小鼠肾小球组织病理切片 图像分割
2、迪拜卫星遥感图像分割
3、基于MMSegmentation的钢轨裂纹分割提取
什么是语义分割
将图像按照物体的类别分割成不同的区域，或者对每个像素进行分类。
应用：无人驾驶汽车
自动驾驶车辆，会将行人，其他车辆，行车道，人行道、交通标志、房屋、草地与树木等 等按照类别在图像中分割出来，从而辅助车辆对道路的情况进行识别与认知。
应用：人像分割
将人和背景分割，实时替换视频的背景。
这个项目可以看我的博客：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/125134287，我用阿里的开源代码几乎做到了实时。
应用：智能遥感
应用 : 医疗影像分析
通过图像分割技术，辅助进行 医疗诊断。如右图，识别脑部 肿瘤异物的位置。
三种分割的区别
语义分割(Semantic Segmentation)：就是对一张图像上的所有像素点进行分类。(eg: FCN/Unet/Unet++/…)
实例分割(Instance Segmentation)：可以理解为目标检测和语义分割的结合。(eg: Mask R-CNN/…)相对目标检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体。
全景分割(Panoptic Segmentation)：可以理解为语义分割和实例分割的结合。实例分割只对图像中的object进行检测，并对检测到的object进行分割；全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割。
语义分割的基本思路
按颜色分割
物体内部颜色相近，物体交界颜色变化
逐像素份分类
通过滑窗的方式，效率低下！
解决方法：复用卷积计算
然后，将全连层卷积化
全卷积网络 Fully Convolutional Network 2015
论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf
存在问题:
图像分类模型使用降采样层 (步长卷积或池化) 获得 高层次特征，导致全卷积网络输出尺寸小于原图，而分割要求同尺寸输出。解决方法如下。
解决方法 :
对预测的分割图升采样，恢复原图分辨率，升采样方案 :
- 双线性揷值
- 转置卷积 : 可学习的升采样层
双线性揷值 Bilinear Interpolation
计算过程：
已知的红色数据点与待插值得到的绿色点
假如我们想得到未知函数f在点P= (x,y) 的值，假设我们已知函数f在Q11 = (x1,y1)、Q12 = (x1,y2),Q21 = (x2,y1) 以及Q22 = (x2,y2) 四个点的值。
首先在x方向进行线性插值，得到R1和R2，然后在y方向进行线性插值，得到P.
这样就得到所要的结果f(x,y).
其中红色点Q11,Q12,Q21,Q22为已知的4个像素点.
第一步：X方向的线性插值，在Q12,Q22中插入蓝色点R2，Q11，Q21中插入蓝色点R1；
第二步 ：Y方向的线性插值 ,通过第一步计算出的R1与R2在y方向上插值计算出P点。
线性插值的结果与插值的顺序无关。首先进行y方向的插值，然后进行x方向的插值，所得到的结果是一样的。双线性插值的结果与先进行哪个方向的插值无关。
如果选择一个坐标系统使得 的四个已知点坐标分别为 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1)，那么插值公式就可以化简为
f(x,y)=f(0,0)(1-x)(1-y)+f(1,0)x(1-y)+f(0,1)(1-x)y+f(1,1)xy
在x与y方向上，z值成单调性特性的应用中，此种方法可以做外插运算，即可以求解Q1~Q4所构成的正方形以外的点的值。
双线性插值的一个显然的三维空间延伸是三线性插值。
三线性插值的方法可参看matlab中的interp3
转置卷积 Transposed Convolution,又称升卷积或者反卷积，但是在数学上和卷积不是逆运算的关系！
转置卷积的计算过程
存在问题
基于顶层特征预测，再升采样 32 倍得到的预测图较为粗糙，高层特征经过多次降采样，细节丟失严重。
解决思路 : 结合低层次和高层次特征图。
基于多层级特征的上采样
论文链接：https://arxiv.org/abs/1411.4038
方法：基于低层次和高层次特征图分别产生类别预测，升采样到原图大小，再平均得到最终结果
核心思想：
- 不含全连接层(fc)的全卷积(fully conv)网络。可适应任意尺寸输入。
- 增大数据尺寸的反卷积(deconv)层。能够输出精细的结果。
- 结合不同深度层结果的跳级(skip)结构。同时确保鲁棒性和精确性。
对于FCN-32s，直接对pool5 feature进行32倍上采样获得32x upsampled feature，再对32x upsampled feature每个点做softmax prediction获得32x upsampled feature prediction（即分割图）。
对于FCN-16s，首先对pool5 feature进行2倍上采样获得2x upsampled feature，再把pool4 feature和2x upsampled feature逐点相加，然后对相加的feature进行16倍上采样，并softmax prediction，获得16x upsampled feature prediction。
对于FCN-8s，首先进行pool4+2x upsampled feature逐点相加，然后又进行pool3+2x upsampled逐点相加，即进行更多次特征融合。
FCN缺点：
结果不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多，但是上采样的结果还是比较模糊和平滑，对图像中的细节不敏感。
对各个像素进行分类，没有充分考虑像素与像素之间的关系。忽略了在通常的基于像素分类的分割方法中使用的空间规整（spatial regularization）步骤，缺乏空间一致性。
UNet 20115
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf
整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U，与FCN都是很小的分割网络，既没有使用空洞卷积，也没有后接CRF，结构简单。
计算过程：
- 首先进行Conv+Pooling下采样；
- 然后反卷积进行上采样，crop之前的低层feature map，进行融合；
- 再次上采样。
- 重复这个过程，直到获得输出388x388x2的feature map，
- 最后经过softmax获得output segment map。总体来说与FCN思路非常类似。
UNet的encoder下采样4次，一共下采样16倍，对称地，其decoder也相应上采样4次，将encoder得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。
特征融合方式：
- FCN采用的是逐点相加，对应tensorflow的tf.add()函数
- U-Net采用的是channel维度拼接融合，对应tensorflow的tf.concat()函数
PSPNet 2016
论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.01105
作者在ADE20K数据集上进行实验时，主要发现有如下3个问题：
- 错误匹配，FCN模型把水里的船预测成汽车，但是汽车是不会在水上的。因此，作者认为FCN缺乏收集上下文能力，导致了分类错误。
- 作者发现相似的标签会导致一些奇怪的错误，比如earth和field，mountain和hill，wall，house，building和skyscraper。FCN模型会出现混淆。
- 小目标的丢失问题，像一些路灯、信号牌这种小物体，很难被FCN所发现。相反的，一些特别大的物体预测中，在感受野不够大的情况下，往往会丢失一部分信息，导致预测不连续。
为了解决这些问题，作者提出了Pyramid Pooling Module。
在深层网络中，感受野的大小大致上体现了模型能获得的上下文新消息。尽管在理论上Resnet的感受野已经大于图像尺寸，但是实际上会小得多。这就导致了很多网络不能充分的将上下文信息结合起来，于是作者就提出了一种全局的先验方法-全局平均池化。
在PPM模块中并联了四个不同大小的全局池化层，将原始的feature map池化生成不同级别的特征图，经过卷积和上采样恢复到原始大小。这种操作聚合了多尺度的图像特征，生成了一个“hierarchical global prior”，融合了不同尺度和不同子区域之间的信息。最后，这个先验信息再和原始特征图进行相加，输入到最后的卷积模块完成预测。
pspnet的核心就是PPM模块。其网络架构十分简单，backbone为resnet网络，将原始图像下采样8倍成特征图，特征图输入到PPM模块，并与其输出相加，最后经过卷积和8倍双线性差值上采样得到结果如下图：。
DeepLab系列
DeepLab 是语义分割的又一系列工作，其主要贡献为：
- 使用空洞卷积解决网络中的下采样问题
- 使用条件随机场 CRF 作为后处理手段，精细化分割图
- 使用多尺度的空洞卷积 ( ASPP 模块) 捕捉上下文信息
DeepLab v1 发表于 2014 年，后于 2016、2017、2018 年提出 v2、v3、v3+ 版本。
空洞卷积解决下采样问题
图像分类模型中的下采样层使输出尺寸变小
如果将池化层和卷积中的步长去掉 :
- 可以减少下采样的次数 ;
- 特征图就会变大，需要对应增大卷积核，以维持相同的感受野，但会增加大量参数
- 使用空洞卷积 ( Dilated Convolution/Atrous Convolution )，在不增加参数的情况下增大感受野
DeepLab模型
DeepLab 在图像分类网络的基础上做了修改 :
- 去除分类模型中的后半部分的下采样层
- 后续的卷积层改为膨胀卷积，并且逐步增加rate来维持原网络的感受野
条件随机场 Conditional Random Field, CRF
模型直接输出的分割图较为粗䊁，尤其在物体边界处不能产生很好的分割结果。
DeepLab v1&v2 使用条件随机场 (CRF) 作为后处理手段，结合原图颜色信息和神经网络预测的类 别得到精细化分割结果。
CRF 是一种概率模型。DeepLab 使用 CRF 对分割结果进行建模，用能量函数用来表示分割结 果优劣，通过最小化能量函数获得更好的分割结果。
能量函数
E
(
x
)
=
∑
i
θ
i
(
x
i
)
+
∑
i
j
θ
i
j
(
x
i
,
x
j
)
x
i
,
x
j
特定像素的预测结果 (向量化后只有1维坐标)
x
全部像素的预测结果
θ
i
(
x
i
)
单个预测对能量函数的贡献
θ
i
,
j
(
x
i
,
x
j
)
一对预测对能量函数的贡献
\begin{array}{l} \text { 能量函数 } \quad E(\boldsymbol{x})=\sum_{i} \theta_{i}\left(x_{i}\right)+\sum_{i j} \theta_{i j}\left(x_{i}, x_{j}\right) \\ x_{i}, x_{j} \text { 特定像素的预测结果 (向量化后只有1维坐标) } \\ \boldsymbol{x} \text { 全部像素的预测结果 } \\ \theta_{i}\left(x_{i}\right) \text { 单个预测对能量函数的贡献 } \\ \theta_{i, j}\left(x_{i}, x_{j}\right) \text { 一对预测对能量函数的贡献 } \\ \end{array}
能量函数 E(x)=∑iθi(xi)+∑ijθij(xi,xj)xi,xj 特定像素的预测结果 (向量化后只有1维坐标) x 全部像素的预测结果 θi(xi) 单个预测对能量函数的贡献 θi,j(xi,xj) 一对预测对能量函数的贡献
空间金字塔池化 Atrous Spatial Pyramid Pooling ASPP
PSPNet 使用不同尺度的池化来获取不同尺度的上下文信息
DeepLab v2 & v3 使用不同尺度的空洞卷积达到类似的效果
更大膨胀率的空洞卷积 ⟶ 更大的感受野 ⟶ 更多的上下文特征 \text { 更大膨胀率的空洞卷积 } \longrightarrow \text { 更大的感受野 } \longrightarrow \text { 更多的上下文特征 } 更大膨胀率的空洞卷积 ⟶ 更大的感受野 ⟶ 更多的上下文特征
DeepLab V3+
- DeepLab v2 / v3 模型使用 ASPP 捕捉上下文特征
- Encoder / Decoder 结构 (如 UNet ) 在上采样过程中融入低层次的特征图，以获得更精细的分割图
- DeepLab v3+ 将两种思路融合，在原有模型结构上增加了一个简单的 decoder 结构
SegFormer
论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.15203
SegFormer主要包含2个模块：
（1）Encoder：分层的Transformer产生高分辨率低级特征和低分辨率的细节特征；
（2）Decoder：轻量级的全MLP解码器融合多级特征得到语义分割结果。
K-Net
论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.14855
K-Net：针对语义分割、实例分割和全景分割三个任务，K-Net提出了一种基于动态内核的分割模型，为每个任务分配不同的核来实现多任务统一。
MaskFormer
论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.06278
Mask2Former
论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.01527
SAM
论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/130303685
OpenMMLab的Playground就是基于SAM的标注工具！
评估
比较预测和真值
评估指标
- Jaccard(IoU)
用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard值越大, 样本相似度越高。
I O U = T P F P + T P + F N I O U=\frac{T P}{F P+T P+F N} IOU=FP+TP+FNTP文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-481759.html
- Dice相似系数
一种集合相似度度量指标, 通常用于计算两个样本的相似度, 值的范围0 1, 分割结果最好时值为 1 , 最差时值为 0 。Dice相似系数对mask的内部填充比较敏感。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-481759.html
到了这里，关于AI实战营第二期 第七节 《语义分割与MMSegmentation》——笔记8的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
