例如，最先进的目标检测算法，如Faster R-CNN，在向图像中添加雪时无法识别目标(如图1所示)，即使这些目标仍然清晰可见。...1.1、贡献我们的贡献可以总结如下：我们证明了广泛的目标检测和实例分割模型在损坏的图像上存在严重的性能损失。...我们展示了一种简单的数据增强技术——对训练数据进行风格化——可以在不增加任何额外标签成本或架构更改的情况下，对所有评估的错误进行大规模的鲁棒性改进。...Geirhos等研究表明，当扰动水平在大范围的相关类型中增加时，DNN在识别损坏图像时的性能下降得比人类快得多。Azulay和Weiss研究了几种最先进的DNN对小变换的不变性。...例如，与模糊腐蚀相比，数字腐蚀对性能的影响似乎要小得多。?4、讨论我们在这里展示了目标检测和实例分割模型在损坏的图像上遭受了严重的性能损失，这种模式以前在图像识别模型中已经被观察到。
有一件事我想在这里提醒一下，我们正在尝试执行目标定位任务，但这里仍有我们的卷积神经网络。我们只是增加了一个输出层，也预测边界框的坐标和调整我们的损失函数。...测试时间 R-CNN 在测试时，我们使用特定于类的 SVM 预测检测框。在测试时，我们将得到很多重叠的检测框。因此，非最大抑制是目标检测算法中的重要组成部分。...每组 4 个值对其中一个 K 类的细化边界框位置进行编码。 ? 新想法 因此，基本的想法是必须只在图像中运行一次卷积，而不是在 R-CNN 中运行这么多卷积网络。...当预先训练的网络初始化FastR-CNN 网络时，它将经历三次转换。...（图片来源：https://medium.com/@jonathan_hui/image-segmentation-with-mask-r-cnn-ebe6d793272） 训练 训练时，我们在每一个抽样的
初步的分割图像通过 LGF 进行滤波，以获得最终的分割结果。整个流程以分割损失进行端到端训练，以便 CNN-PP 能够学习适当的 DIF，以提高图像的适应性，从而获得更好的语义分割结果。...重新加权和分割损失 由于驾驶场景图像中不同物体类别的像素数量不均匀，在网络学习小尺寸物体的特征时很困难。这导致在预测小物体的像素时性能较差。因此，本文使用重新加权方案来提高网络对小尺寸物体的关注度。...目标函数 在训练提出的端到端无监督框架时，本文使用总损失作为生成器的损失，并使用相应的对抗性损失用于判别器。总损失包括分割损失、静态损失和对抗性损失。...分割损失 如上述公式所示，采用加权交叉熵损失作为分割损失。特别地，在我们的无监督框架中，只有带标签的源域图像用于优化此损失。我们在无监督训练过程中将标准差设置为0.05，均值设置为1.0。...可以观察到，提出的DIAL-Filters能够增加输入图像的亮度并揭示图像细节，这对于分割夜间图像至关重要。
这与将FCNs应用于语义分割时的常见做法不同，后者通常使用每个像素的softmax和多项交叉熵损失。在这种情况下，跨类的掩码竞争;在我们的例子中，对于每个像素的乙状元和二进制损失，它们没有。...在COCO trainval35k上使用ResNet-50-FPN进行训练，在同步8-GPU实现中需要32小时(每16个图像小批处理0.72秒)，使用ResNet-101-FPN需要44小时。...为了减少过拟合，由于训练集较小，我们使用随机抽取的[64,800]像素的图像尺度进行训练;推理是在800像素的单一尺度上进行的。...对于4k迭代，我们对该模型进行微调，其中学习速度在3k迭代时降低，给定COCO模型的训练需要约1小时。?...在训练过程中，我们从[64,800]像素随机抽取一个比例，并将迭代次数增加到260k(在200k和240k迭代时学习速度降低了10次)。训练时间增加提高Mask AP 0.6和框AP 0.8。
分割时逐像素遍历图像中每个像素点，并对每个像素点单独预测和分类，形成语义分割掩膜。分割掩膜通过编码得到语义信息，映射到骨干网络的深层特征作为RPN的输入。...训练时利用训练数据集中行人的标注信息(坐标、宽、高)形成基于目标框式的分割区域，作为行人分割的标注。...▲ 图 3 添加语义分割前后Conv5_3层的特征可视化对比 1.2 PFEM损失函数 PFEM模块训练时的损失函数包含三个部分：分类损失、回归损失和分割损失。...PFEM的总损失函数如下： （1） 式中， 是PFEM模块中回归的损失权重，在实验中, 1） 为分类损失函数： （2） 式中， 表示分类时第i个锚(anchor)框为行人的概率， 表示第...后端在初步检测的基础上增加行人二次检测模块，并对初步检测结果进行二次回归，解决了前一阶段产生的误检问题。
由于图像的域更改为扭曲窗口的图像，因此分类器模型在扭曲图像和新标签上进一步训练。在训练分类器时，与地面实况 (GT) 框具有 >0.5 IoU 的区域被认为是该类别，并被训练为输出 GT 框的类别。...这篇论文的贡献真的很惊人，因为它减少了几个数量级的训练和推理时间，同时由于不必调整图像大小和扭曲图像甚至提高了性能。然而，我怀疑在图像分类上训练的特征图是否真的包含裁剪图像的空间信息。...为了训练掩码分支，在原始分类和边界框回归损失函数中添加了一个损失项 L_mask。 mask 损失项被计算为具有 k 类的地面真值分割图和第 k 个掩码之间的交叉熵损失。...Faster R-CNN，RoIAlgin 显示了在训练期间未使用掩码损失时的结果。结果表明，在使用掩码预测目标进行训练时，对象检测管道可以学习到更通用、更丰富的特征。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。
在该网络模型中，使用卷积层代替普通CNN中的全连接层，使用不同尺度信息融合，可以生成任意大小的图像分割图，从而实现对图像进行像素级的分类。...如下图所示： 图像语义分割需要对图像进行像素级分类，所以在输出层使用全连接模型并不合适。FCN与CNN的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层（所以称为“全卷积网络”）。...以下是一个空洞卷积示例图： 空洞卷积示例图 在空洞卷积中，通过添加空洞，在不增加参数、不进行降采样的情况下，增加感受野。...(resolution),然后再利用上采样还原图像尺寸,特征图缩小再放大的过程造成了精度上的损失,因此需要一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变,从而代替下采样和上采样操作。...在训练阶段，对输入的图像进行随机缩放（缩放率在0.5-2.0之间），并随机执行左右翻转。
在语义分割中，所有相同类型的对象都使用一个类标签进行标记，而在实例分割中，相似的对象使用各自的标签。 ? 图像分割结构 图像分割的基本结构包括编码器和解码器。 ? 编码器通过滤波器从图像中提取特征。...在应用JPU进行上采样时，其核心部分采用全连接网络。JPU将低分辨率的feature map采样到高分辨率feature map。 ?...图像分割损失函数 语义分割模型在训练过程中通常使用一个简单的交叉分类熵损失函数。但是，如果你对获取图像的细粒度信息感兴趣，那么你需要用到稍微高级一点的损失函数。 我们来看看其中的几个。...在这个损失函数中，交叉熵损失被缩放，随着对正确类的置信度的增加，缩放因子衰减为零。在训练时，比例因子会自动降低简单样本的权重，并聚焦于困难样本。 ?...其他值得一提的损失包括： TopK loss，其目的是确保网络在训练过程中聚焦于困难样本上。 距离惩罚交叉熵损失，引导网络难以分割的边界地区。
Mask R-CNN 在这个体系结构中，使用一个边界框/包围盒和语义分割对对象进行分类和定位，该语义分割将每个像素分类为一组类别。每个感兴趣的区域都有一个分割蒙版。...Kaiming He et. al 2017 “Mask R-CNN” https://arxiv.org/abs/1703.06870 图像分割损失函数 语义分割模型在训练过程中通常使用一个简单的跨类别熵损失函数...比例因子在训练时自动降低权衡简单示例的贡献，并将重点放在难的示例上。 ? 来源source:neptune.ai 骰子损失 这种损失是通过计算平滑骰子系数函数得到的。...来源source:neptune.ai 其他值得一提的损失是： TopK损失，其目的是确保网络在训练过程中集中在硬样本上。 距离损失的CE损耗将网络引导到难以分割的边界区域。...图像分割框架 现在您已经准备好了可使用的数据集，下面让我来介绍一些可以用来入门的工具/框架。 FastAI库——给定一个图像，这个库可以创建图像中对象的掩码/遮罩。
与传统的目标检测任务不同，目标检测只需要框定物体的位置并分类，而实例分割要求对图像中每个物体的轮廓进行精准的分割，即每个物体的像素都要被标识出来，甚至可以区分出同一类物体的不同实例。...但与R-CNN不同的是，输入图像经过CNN进行特征提取，生成特征图，然后根据各个区域提案，将这些特征图共享用于RoI池化。...左图：当不使用FPN的情况下使用ResNet/ResNeXt时，首先进行进一步的卷积，然后分成两个头。一个头用于分类和边界框，一个头用于掩码。...掩码 与传统的目标检测不同，Mask R-CNN在最后的全连接层之后增加了一个额外的卷积层，用来为每个检测到的物体生成一个像素级的掩码。应用了每像素 S形函数。平均二元交叉熵损失用于Lmask。...在Coovally平台上，无需配置环境、修改配置文件等繁琐操作，可一键另存为我的模型，上传数据集，即可使用Mask R-CNN、Faster RCNN等热门模型进行训练与结果预测，全程高速零代码！
虽然像聚类这样的无监督方法可以用于分割，但其结果不一定是有语义的。这些方法无法对它们训练的类进行细分，但是在搜索区域界限方面更加擅长。 与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。...这种了解在诸如自动驾驶、机器人以及图像搜索引擎等许多领域都是非常重要的。因此，本文讨论的主题是使用深度学习方法进行有监督的语义分割。...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。 然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。...这一步使 CNN 编码器-解码器变得更加鲁棒以抵抗这些形变，并能从更少的训练图像中进行学习。当它在少于 40 张图的生物医学数据集上训练时，IOU 值仍能达到 92%。
因此，对于实例分割任务，在实例级别的重新采样比在图像级别的更可取。另一种选择是对所考虑的对象进行数据增强，无论是在图像空间（例如，随机滤波）还是在特征空间（即，特征增强，对象区域特征）。...我们在这里提出了一种自适应采样方法：当增强特征在验证损失中提高相应的类性能时，特征采样概率会增加，否则会降低。这种损失优化采样方法可以有效地重新平衡模型的预测性能，见图1（b）。 ...FASA在罕见类和整体类的掩码AP指标中分别将掩码R-CNN提高了9.0%和3.3%，并将当代损失设计提高了10.3%和2.3%。此外，这些收益仅以训练时间增加约3%为代价，见图1（c）。...此外，FASA可以超越实例分割任务进行推广，在长尾图像分类方面也达到了最先进的性能。 总之，这项工作的主要贡献是为长尾实例分割提供了一种快速有效的特征增强和采样方法。...当与M2M[20]进行比较时，我们使用LDAM[2]损失作为公平比较的基线。我们使用[20，6]中相同的主干在相同的设置下进行实验。
这种了解在诸如自动驾驶、机器人以及图像搜索引擎等许多领域都是非常重要的。因此，本文讨论的主题是使用深度学习方法进行有监督的语义分割。...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。 然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。...也有论文叙述了其它的一些优秀方法： U-Net（2015，https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf）通过产生原始训练数据的扭曲版而增加训练数据。...这一步使 CNN 编码器-解码器变得更加鲁棒以抵抗这些形变，并能从更少的训练图像中进行学习。当它在少于 40 张图的生物医学数据集上训练时，IOU 值仍能达到 92%。
在我先前的博文中，我已详细阐述了广为人知的两个任务：图像分类和目标检测。图像语义分割的难点在于将各个像素点分类到某一实例，再将各个实例（分类结果）与实体（大象，人，道路，天空等）一一对应。...最后当整个网络处理完一张图片的所有proposal时，特征图将被合并得到完全分割的图像。这个网络在2012年PASCAL VOC分割比赛中获得了72.5%的MIoU. ?...我在之前的博客中已经提供了关于 Mask R-CNN 用于目标检测的细节。需要提醒的是，Faster R-CNN (S....当在没有最大池化的情况下使用它时，它会增加最终输出的分辨率而不会增加权重数。 ? 标准卷积用于低分辨率输入（顶端）与采样率为2的带孔卷子用于高分辨率输入的提取特征对比（底部）。...EncNet结构 特征提取器生成特征映射，特征映射作为环境编码模块的输入。使用语义编码损失对模块进行正则化训练。模块的输出由一个膨胀的卷积策略处理以产生最终的分割。 来源：[H.
5.1、数据集和实现细节除非显式地指定,我们使用(我)每个探测器的标准配置,只有取代损失函数,(ii) mmdetection框架[8],(3)16图像大小为1333×800在单个批处理(4图片/ GPU...在训练PAA的同时，我们保留了正负分的评分函数，以便在不同损失函数之间进行公平的比较。...6.2、在实例分割上的模型6.2.1、多阶段实例分割方法通过保持所有Faster R-CNN的设计选择相同，我们在COCO和LVIS数据集上训练Mask R-CNN[12]。...我们使用32张图像/批处理，学习速率0.012进行训练。 (ii) SOLOv2为推断时的SOTA设置，使用ResNet-101，图像尺寸为1333 × 800。...7、结论在本文中，我们提出RS Loss作为一个基于排名的损失函数来训练目标检测器和实例分割方法。 不像现有的基于排名的损失，其目的是将积极的排在消极的前面，我们的RS损失也对积极的wrt进行排序。
后来，通过共享存储，可以在相同的GPU存储资源下训练更深的DenseNet。但由于有些中间结果需要重复计算，该实现会增加训练时间。...FPN在和Faster R-CNN结合后，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅提高对小目标的检测性能。...因此，RetinaNet通过改进经典的交叉熵损失以降低对已经分的很好的样例的损失值，提出了焦点(focal)损失函数，以使模型训练时更加关注到困难的样例上。...L2\ell_损失对异常值比较敏感，由于有平方，异常值会有大的损失值，同时会有很大的梯度，使训练时很容易发生梯度爆炸。而L1\el损失的梯度不连续。...在分割时，Mask R-CNN将判断类别和输出模板(mask)这两个任务解耦合，用sigmoid配合对率(logistic)损失函数对每个类别的模板单独处理，取得了比经典分割方法用softmax让所有类别一起竞争更好的效果
后来，通过共享存储，可以在相同的GPU存储资源下训练更深的DenseNet。但由于有些中间结果需要重复计算，该实现会增加训练时间。 ?...FPN在和Faster R-CNN结合后，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅提高对小目标的检测性能。 ?...因此，RetinaNet通过改进经典的交叉熵损失以降低对已经分的很好的样例的损失值，提出了焦点(focal)损失函数，以使模型训练时更加关注到困难的样例上。...L2\ell_损失对异常值比较敏感，由于有平方，异常值会有大的损失值，同时会有很大的梯度，使训练时很容易发生梯度爆炸。而L1\el损失的梯度不连续。...在分割时，Mask R-CNN将判断类别和输出模板(mask)这两个任务解耦合，用sigmoid配合对率(logistic)损失函数对每个类别的模板单独处理，取得了比经典分割方法用softmax让所有类别一起竞争更好的效果
在语义分割中，所有相同类型的对象都使用一个类标签进行标记，而在实例分割中，相似的对象使用各自的标签。 ? 图像分割结构 图像分割的基本结构包括编码器和解码器。 ? 编码器通过滤波器从图像中提取特征。...在应用JPU进行上采样时，其核心部分采用全连接网络。JPU将低分辨率的feature map采样到高分辨率feature map。 ?...图像分割损失函数 语义分割模型在训练过程中通常使用一个简单的交叉分类熵损失函数。但是，如果你对获取图像的细粒度信息感兴趣，那么你需要用到稍微高级一点的损失函数。我们来看看其中的几个。...在这个损失函数中，交叉熵损失被缩放，随着对正确类的置信度的增加，缩放因子衰减为零。在训练时，比例因子会自动降低简单样本的权重，并聚焦于困难样本。 ?...其他值得一提的损失包括： TopK loss，其目的是确保网络在训练过程中聚焦于困难样本上。 距离惩罚交叉熵损失，引导网络难以分割的边界地区。
后来，通过共享存储，可以在相同的GPU存储资源下训练更深的DenseNet。但由于有些中间结果需要重复计算，该实现会增加训练时间。 ?...FPN在和Faster R-CNN结合后，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅提高对小目标的检测性能。 ?...因此，RetinaNet通过改进经典的交叉熵损失以降低对已经分的很好的样例的损失值，提出了焦点(focal)损失函数，以使模型训练时更加关注到困难的样例上。...L2ell_损失对异常值比较敏感，由于有平方，异常值会有大的损失值，同时会有很大的梯度，使训练时很容易发生梯度爆炸。而L1el损失的梯度不连续。...在分割时，Mask R-CNN将判断类别和输出模板(mask)这两个任务解耦合，用sigmoid配合对率(logistic)损失函数对每个类别的模板单独处理，取得了比经典分割方法用softmax让所有类别一起竞争更好的效果
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