超像素、语义分割、实例分割、全景分割

在计算机视觉中，图像分割是个非常重要且基础的研究方向。简单来说，图像分割（image segmentation）就是根据某些规则把图片中的像素分成不同的部分（加不同的标签）。

图像分割中的一些常见的术语有：superpixels（超像素）、Semantic Segmentation（语义分割）、Instance Segmentation（实例分割）、Panoptic Segmentation（全景分割）。他们之间到底有什么区别呢？如果你对这几个术语非常了解了，那么恭喜你！可以直接把文章拖到结尾，顺手点个广告，就可以返回了（笑）。

不过很多刚接触这个领域的同学有点搞不太清楚上面的区别，那么跟我一起来学习一下吧！

superpixels（超像素）

第一次听说这个超像素很容易理解错误，以为是在普通的像素基础上继续像微观细分，如果这样理解就恰好理解反了，其实超像素是一系列像素的集合，这些像素具有类似的颜色、纹理等特征，距离也比较近。用超像素对一张图片进行分割的结果见下图，其中每个白色线条区域内的像素集合就是一个超像素。需要注意的是，超像素很可能把同一个物体的不同部分分成多个超像素。

在这里插入图片描述

超像素最早的定义来自2003年 Xiaofeng Ren等人的一篇论文《Learning a Classification Model for Segmentation》。

其中超像素中比较常用的一种方法是SLIC（simple linear iterative clustering），是Achanta 等人2010年提出的一种思想简单、实现方便的算法，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价，比较符合人们期望的分割效果。

在这里插入图片描述

Semantic Segmentation（语义分割）

语义分割还是比较常见的，就是把图像中每个像素赋予一个类别标签（比如汽车、建筑、地面、天空等），比如下图就把图像分为了草地（浅绿）、人（红色）、树木（深绿）、天空（蓝色）等标签，用不同的颜色来表示。

不过这种分割方式存在一些问题，比如如果一个像素被标记为红色，那就代表这个像素所在的位置是一个人，但是如果有两个都是红色的像素，这种方式无法判断它们是属于同一个人还是不同的人。也就是说语义分割只能判断类别，无法区分个体。

在这里插入图片描述

但很多时候我们更需要个体信息，想要区分出个体怎么办呢？继续往下看吧

Instance Segmentation（实例分割）

实例分割方式有点类似于物体检测，不过物体检测一般输出的是 bounding box，实例分割输出的是一个mask。

实例分割和上面的语义分割也不同，它不需要对每个像素进行标记，它只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓就行，比如下图中的人就是感兴趣的物体。该图的分割方法采用了一种称为Mask R-CNN的方法。我们可以看到每个人都是不同的颜色的轮廓，因此我们可以区分出单个个体。

在这里插入图片描述

Panoptic Segmentation（全景分割）

最后说说全景分割，它是语义分割和实例分割的结合。如下图所示，每个像素都被分为一类，如果一种类别里有多个实例，会用不同的颜色进行区分，我们可以知道哪个像素属于哪个类中的哪个实例。比如下图中黄色和红色都属于人这一个类别里，但是分别属于不同的实例（人），因此我们可以通过mask的颜色很容易分辨出不同的实例。

在这里插入图片描述