前言 本文对语义分割相关重要论文进行了简要概述，介绍了它们的主要改进方法和改进效果，并提供了这些论文的下载方式。...我们可以将语义分割视为像素级别的图像分类。例如，在有很多汽车的图像中，分割会将所有对象标记为汽车对象。...例如，语义分割在自动驾驶汽车和机器人技术中非常重要，因为模型理解其运行环境中的上下文非常重要。...这旨在提高语义分割网络的准确性。它探索了视频预测模型预测未来帧以预测未来标签的能力。 该论文表明，在来自合成数据的数据集上训练分割网络可以提高预测精度。...结论 我们现在应该掌握一些最常见的——以及一些最近的——技术，用于在各种上下文中执行语义分割。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣。...于是，追随语义分割相关工作、合理地解释它们的论点、过滤掉低水平的工作以及验证相关实验结果等是非常困难的。 就我所知，本文是第一篇致力于综述用于语义分割的深度模型技术的文章。...已经有较多的关于语义分割的综述调查，比如[12,13]等，这些工作在总结、分类现有方法、讨论数据集及评价指标以及为未来研究者提供设计思路等方面做了很好的工作。...8）多视角整合：在最近提出的分割网络上应用多视角信息目前仅仅限于RGB-D摄像机相关的场景，尤其是致力于单一物体分割的情况。 6 总结 就我们所知，本文是第一篇对利用深度学习技术的语义分割技术的综述。...对比其他综述文章，本文致力于深度学习这一正在崛起的研究领域，涵盖了最先进的相关工作。我们对语义分割进行了公式化定义，同时为读者提供了必要的深度学习应用于语义分割任务的背景知识信息。
目录 语义分割综述 摘要 语义分割领域研究现状 灰度分割 条件随机场 深度学习方法 数据集与评价指标 常用数据集 评价指标 模型介绍 ---- ---- 语义分割综述 摘要 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）。...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。...语义分割领域研究现状 早起的分割算法主要是灰度分割，条件随机场等一些较为传统的算法。 灰度分割 最简单的语义分段形式涉及分配区域必须满足的硬编码规则或属性，以便为其分配特定标签。...模型解释 这项研究通过全局卷积网络来提高语义分割的效果。 语义分割不仅需要图像分割，而且需要对分割目标进行分类。在分割结构中不能使用全连接层，这项研究发现可以使用大维度内核来替代。
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 2015CVPR 链接：https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是语义分割开山之作...这个框架是后面很多语义分割论文的基础。 Unet系列 Unet结构也是语义分割里常用的框架。...这个系列属于比较早期的语义分割论文，就不详细介绍了。现在看起来虽然简单，但是后面很多思路都有借鉴。...旷视系列 旷视出了很多关于语义分割的论文而且被CVPR收录，我们选几篇学习下 GCN 论文：Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by...Global Convolutional Network CVPR2017 链接：https://arxiv.org/pdf/1703.02719.pdf 作者论文提出语义分割的任务实际可以分解为两个主要项
机器之心编译 语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。...语义分割的演示视频 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。...分类器架构 CNN 分类后跟着 CRF 精炼只是一个可能的语义分割解决方法。
1 介绍 图像分割是计算机视觉和机器学习领域发展最快的领域之一，包括分类、分类与定位、目标检测、语义分割、实例分割和Panoptic分割。...本综述总结了语义分割的最新进展，特别是实时系统，强调了高效技术的重要性。 2 语义分割的历史 语义分割的早期方法有阈值分割和聚类。阈值分割将图像分为目标和背景，通过使用单个或多个阈值进行分类。...GAN应用于语义分割，使用两个网络，一个分割网络，一个对抗网络，提高标注精度。...图9 尺度感知语义图像分割架构 4 用于语义图像分割的实时深度学习架构 深度学习的语义分割准确率显著提高，例如在Cityscapes数据集中实现了65%的mIoU，在PASCAL VOC 2012数据集中实现了...然而，实时语义分割已成为现实，多种架构的精度接近最先进的语义分割模型。
图像分割可以表述为带有语义标签的像素分类问题（语义分割）或单个对象分割问题（实例分割）。...FCNs已经应用于多种分割问题，如脑肿瘤分割[34]、实例感知语义分割、皮肤损伤分割和虹膜分割。...他们提出了一种联合训练CNNs和全连接CRF进行语义图像分割的方法，并在PASCAL VOC 2012数据集上取得了令人鼓舞的结果。Zheng等人提出了一种结合CRF和CNN的相似语义分割方法。...Li等人开发了一个用于语义分割的金字塔attention网络。该模型充分利用了全局上下文信息对语义分割的影响。...Luc等人提出了一种对抗性的语义分割训练方法。他们训练了一个卷积式语义分割网络，以及一个对抗性网络，该网络将地面真值分割图与分割网络生成的真值分割图区分开来。
写在前面：一篇魏云超博士的综述论文，完整题目为《基于DCNN的图像语义分割综述》，在这里选择性摘抄和理解，以加深自己印象，同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的，博古才能通今！...图像语义分割融合了传统的图像分割和目标识别两个任务，其目的是将图像分割成几组具有某种特定语义含义的像素区域，并识别出每个区域的类别，最终获得一副具有像素语义标注的图像。...特别以PASCAL VOC 数据库为主线对近年来具有代表性的全监督和弱监督的语义分割算法（如图 2所示）进行综述。...此外，更具挑战性的语义分割任务主要包括： １ ）小物体的语义分割．同物体检测任务相似，当前的图像语义分割网络往往很难识别图像中尺度较小的物体．如何有效地识别图像中小尺度的物体是图像语义分割中的重要内容。...２ ）示例级的语义分割．图８中展示了类别级的语义分割和示例级语义分割的区别．示例级的语义分割不仅要求识别像素的语义，也要求识别出像素所归属的示例．示例级的语义分割相比类别级的语义分割更具有挑战性，同时也具有更广阔的应用前景
，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。...本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种解决方案，并介绍目前语义分割领域主流的数据集。本文由浅层模型到深度模型，简要介绍了语义分割各种技术。...1 引言 语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种解决方案，并介绍目前语义分割领域主流的数据集。...也因此，还没有一个统一的工作及对于目前最优方法的综述。该领域的飞速发展使得对初学者的启蒙教育比较困难，而且，由于大量的工作相继被提出，要跟上发展的步伐也非常耗时。...总结 语义分割在深度学习时代下取得了飞速的进步，然而从上面的回顾也可以看出，语义分割仍然有很多问题需要克服，目前还远称不上已经解决，更准确的分割边界，小物体的分割，实时性语义分割等问题仍然是一个挑战，要因此还需要学术界和工业界的持续努力
来源：AI算法修炼营 引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像...图像语义分割方法有传统方法和基于卷积神经网络的方法，其中传统的语义分割方法又可以分为基于统计的方法和基于几何的方法。...随着深度学习的发展，语义分割技术得到很大的进步，基于卷积神经网络的语义分割方法与传统的语义分割方法最大不同是，网络可以自动学习图像的特征，进行端到端的分类学习，大大提升语义分割的精确度。...此外，不同算法提取的候选区域集的质量也千差万别，直接影响了最终的语义分割效果。 基于全卷积的深度语义分割模型 基于全卷积的深度语义分割模型，主要特点是，全卷积网络没有全连接层，全部由卷积层构成。...总结 本文主要对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述，对于传统的语义分割方法到当前主流的基于深度学习的图像语义分割理论及其方法做出了综合性的评估，对基于深度学习语义分割技术需要用到的网络模型、
这篇文章讲述卷积神经网络在图像语义分割（semantic image segmentation）的应用。图像分割这项计算机视觉任务需要判定一张图片中特定区域的所属类别。 这个图像里有什么？...更具体地说，图像语义分割的目标是将图像的每个像素所属类别进行标注。因为我们是预测图像中的每个像素，这个任务通常被称为密集预测（dense prediction）。 ?...02 架构设 对于图像语义分割任务，构建神经网络架构的一种简单方法是简单地堆叠多个卷积层（使用same padding以维持维度大小）并输出最终的分割图。...然而，对于图像分割，我们希望我们的模型最后给出全分辨率的语义预测。...作者对这种困境做出了如下评论： 语义分割面临语义和位置之间的内在矛盾：全局信息解决的是“是什么”问题，而局部信息解决的是“在哪里”的问题……结合细粒度层和粗粒度层使模型能在全局信息下做出局部预测。
来源：专知本文为论文分享，建议阅读5分钟小样本语义分割技术逐渐成为研究热点。 摘要： 近年来，由于大规模数据集的出现，图像语义分割技术得到快速发展。...为了摆脱对样本数量的依赖，小样本语义分割技术逐渐成为研究热点。当前小样本语义分割的方法主要利用了元学习的思想，按照不同的模型结构可划分为基于孪生神经网络、基于原型网络和基于注意力机制三大类。...基于近年来小样本语义分割的发展现状，介绍了小样本语义分割各类方法的发展及优缺点，以及小样本语义分割任务中常用的数据集及实验设计。在此基础上，总结了小样本语义分割技术的应用场景及未来的发展方向。
深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积...
引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像...图像语义分割方法有传统方法和基于卷积神经网络的方法，其中传统的语义分割方法又可以分为基于统计的方法和基于几何的方法。...随着深度学习的发展，语义分割技术得到很大的进步，基于卷积神经网络的语义分割方法与传统的语义分割方法最大不同是，网络可以自动学习图像的特征，进行端到端的分类学习，大大提升语义分割的精确度。...此外，不同算法提取的候选区域集的质量也千差万别，直接影响了最终的语义分割效果。 基于全卷积的深度语义分割模型 基于全卷积的深度语义分割模型，主要特点是，全卷积网络没有全连接层，全部由卷积层构成。...总结 本文主要对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述，对于传统的语义分割方法到当前主流的基于深度学习的图像语义分割理论及其方法做出了综合性的评估，对基于深度学习语义分割技术需要用到的网络模型、
[1] 2016_ECCV_网络提取信息生成mask前后景_设计损失函数_增强弱监督语义分割_CRF_LSE [2] 2016_ECCV 语义分割和目标定位_协同学习的弱监督方法 [3] 2016_ECCV_SEC...CRF_空洞卷积_多尺度特征融合提高语义分割 [11] 2017_TPAMI_DeepLabV2_并行空洞空间卷积池化金字塔ASPP_全连接CRF_空洞卷积_提高语义分割 [12] 2017_DeepLabV3...感觉后者会更精细化语义分割,但也会较难优化. ---- 2. 2016_ECCV 语义分割和目标定位_协同学习的弱监督方法 2016_ECCV, Xiaojuan Qi....The Chinese University of Hong Kong 语义分割网络 和 目标检测网络 协同学习 将目标检测网络提供proposals,分别制作语义分割和目标检测的标签, 依次合作学习....思考: 这是弱语义分割常提到的方法, 前面提到的弱语义分割的方法大多基于DeepLabV2或V1, 而V3效果比前面两种都要好,而且还无需CRF. gluoncv中提供模型和预训练参数.
看分割算法，主要看人家是怎么做 decoder low resolution feature map 即怎么放大特征图
之前看过一篇使用分割思想进行目标检测，所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。...1 、semantic segmentation（语义分割） 通常意义上的目标分割指的就是语义分割，图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类 语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点...2、Instance segmentation（实例分割） 实例分割（上图右）其实就是目标检测和语义分割的结合。...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（羊1，羊2，羊3…） 3、Panoramic segmentation（全景分割） 全景分割是语义分割和实例分割的结合...最后放上一张总结的图片 参考文章： 图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割的区别 (科普)——实例分割、语义分割、全景分割的区别 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
High-Resolution Semantic Segmentation CVPR2017 https://github.com/guosheng/refinenet 本文还是使用 cascaded 思想来做语义分割...identity mappings 、 提出一个 chained residual pooling 1 Introduction 直接将 CNN 网络模型如 VGG 、Residual Net 用于 语义分割存在的问题就是...CNN 卷积池化得到的特征图是降采样32倍的，很多细节丢失，这对于分割问题来说得到的结果太粗糙了。...文献【36】【22】使用了 intermediate layers 来生成高分辨率分割结果。 这里我们认为 features from all levels 对于语义分割都是有帮助的。...这里我们提出了一个框架将所有的特征融合起来用于语义分割 ResNet 、Dilated convolutions 、 RefineNet ? RefineNet 模块示意图： ?
Semantic Segmentation in Street Scenes CVPR2017 Theano/Lasagne code：https://github.com/TobyPDE/FRRN 针对语义分割问题...，本文侧重于分割中的物体边界精度， precise boundary adherence 通过两个 stream 实现：residual stream 保持图像的全尺寸大小，pooling stream...当前大部分分割算法都采样FCNs[38] 架构，很多文章依赖于在图像分类上的训练好的模型如 ResNet, VGG。...使用 FCNs 做分割，会通过 池化 或 strided convolutions 进行一系列的降采样，这么做有两个原因：1）可以显著的增加感受野的尺寸 increases the size of...池化对于图像中物体的识别是很有帮助的，但是对于分割问题却降低了分割的 localization 性能。
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