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...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...也就是说语义分割只能判断类别，无法区分个体。 ? 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？...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。...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。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文有迪士尼开发的百万像素级换脸技术，以及马萨诸塞大学阿默斯特分校女性学者Shruti Jadon的语义分割损失函数汇总...推荐：据研究者称，这是首个渲染百万像素逼真结果的方法，且输出结果具备时序一致性。...在过去五年里，各种论文提出了不同情况下所使用的不同客观损失函数，例如偏差数据和稀疏分割等。...在本文中，来自马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究者总结了大多数广泛用于图像分割的已知损失函数，并列出了利用它们实现模型更快更好的收敛的情况。...最后验证了某些损失函数在所有数据集上表现良好，并且可以作为未知分布数据集的不错选择。 ? 语义分割损失函数类型。 ? 几种损失函数在Dice系数、敏感性和特异性三方面的比较。
图像语义分割损失函数loss盘点 汇总了常用语义分割损失函数....这里针对二类图像语义分割任务，常用损失函数有： 1 - softmax 交叉熵损失函数(softmax loss，softmax with cross entroy loss) 2 - dice loss...对于二类图像语义分割任务，经常出现类别分布不均衡的问题，比如：工业产品的瑕疵检测、道路提取及病变区域提取等....Dice Loss Dice loss 有助于解决二分类语义分割中类别不均衡问题....图像分割任务中，softmax 交叉熵loss 是对每一个像素点进行类别预测，然后平均所有的像素点.
憨批的语义分割重制版5——Keras 搭建自己的Unet语义分割平台 注意事项 学习前言 什么是Unet模型 代码下载 Unet实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、加强特征提取结构 3...语义分割模型训练的文件分为两部分。 第一部分是原图，像这样： 第二部分标签，像这样： 原图就是普通的RGB图像，标签就是灰度图或者8位彩色图。...语义分割的工作就是对原始的图片的每一个像素点进行分类，所以通过预测结果中每个像素点属于每个类别的概率与标签对比，可以对网络进行训练。...Cross Entropy Loss就是普通的交叉熵损失，当语义分割平台利用Softmax对像素点进行分类的时候，进行使用。...如果作为LOSS的话是越小越好，所以使得Dice loss = 1 – Dice，就可以将Loss作为语义分割的损失了。
语义分割的目标是像素级分类，将属于同一对象类的图像像素聚类在一起。这项工作的重点是语义图像分割，其目标是像素级分类，属于同一对象类的图像像素被聚类在一起。像素级分类的一个例子可以在图1中看到。...此外，他们还提出了加权损失，以提高不同区域的分类准确性。...在语义分割中，注意力机制通过整合多尺度特征到全卷积网络，学习在每个像素位置对多尺度特征进行软加权，如图9所示，以提高分割准确性。...图11 通道洗牌体系结构 4.13 两个分支网络 通过降采样原始图像，可以显著提高语义分割架构的推理速度，但会导致空间细节的损失。...图12 ADE20K训练图像 他们的场景解析基准[97]选择了前150个类别，使用像素精度、平均精度、平均IoU和加权IoU作为指标。
)联系在了一起，并且在语义分割上取得了比像素级分类方法更好的方法。...01 语义分割是像素分类问题吗？ ?...(Figure 1 左边图)。...这里引用去年知乎上特别火的一个关于语义分割的提问，我们会发现大部分的回答都是停留在像素分类这个框架下讨论语义分割还有什么可以做的。...能否找到一个简洁通用的mask classification模型同时解决语义分割和实例分割问题？ 2. 这个mask classification模型在语义分割上的结果能否超越传统的像素分类模型？
今天正好是周六，时间充分一点我就来大概盘点一下语义分割的常见Loss，希望能为大家训练语义分割网络的时候提供一些关于Loss方面的知识。...交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中，但它有一个明显的缺点，那就是对于只用分割前景和背景的时候，当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即的数量远大于的数量，损失函数中的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景...下面这张图展示了Focal Loss取不同的时的损失函数下降。 ? 实验结果展示，当，时，效果最好，这样损失函数训练的过程中关注的样本优先级就是正难>负难>正易>负易了。...在极小的病灶下的分割效果图如下： ? 而在较大的病灶下的分割效果图如下： ?...-1 dW = (x.T).dot(dS) dW = dW/num_train + reg*W return loss, dW 总结 这篇文章介绍了近些年来算是非常常用的一些语义分割方面的损失函数
今天要说的Unet就是受到FCN启发针对医学图像做语义分割，且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型，在生物医学图像分割领域有很大作用。...裁剪特征图是必要的，因为在卷积的过程中会有边界像素的丢失。在最后一层通过卷积核大小为1 * 1的卷积作用得到想要的目标种类。在Unet中一共有23个卷积层。...由于网络没有全连接层，并且只使用每个卷积的有效部分，所以只有分割图像完全包含在输入图像中可以获得完整的上下文像素。...Trick 3 相同物体间的间隔不容易分割出来：加权损失 很多细胞分割任务中的一大挑战是分离同一类接触体，本文采用加权损失，其中接触单元之间的分离背景标签在损失函数中获得大的权重。...: https://github.com/BBuf/Keras-Semantic-Segmentation
2.2、加权二值交叉熵损失函数 加权二值交叉熵是二值交叉熵的变种，是针对正样本增加一个权重系数。...2.10、组合损失函数 组合损失是dice损失和改进的交叉熵损失的加权求和。利用了dice类不平衡损失的灵活性，同时使用交叉熵进行曲线平滑。 ? ?...2.12、距离map损失惩罚项函数 距离图可以定义为金标准图和预测图之间的距离（欧几里得，绝对值）。整合距离图的方法有2种，一种是创建神经网络架构，在这种结构中重建分割，或者将其引入到损失函数中。...遵循相同的理论，从金标准模板中得出的距离图，用其创建基于损失函数的自定义惩罚项。使用这种方法，很容易引导网络关注于难分割的边界区域。定义如下： ? Phi是生成的距离map。...在计算相关度之后，使用了它作为交叉熵损失函数的系数。 ? 使用下面公式， ? 损失函数将放弃那些具有一定价值的预测。简单来说，损失函数会自动放弃这些像素级别的预测，这些像素在结构上并没有显著的相关性。
上两个月参加了个比赛，做的是对遥感高清图像做语义分割，美其名曰“天空之眼”。...这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割，所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下，故写了这篇文章，记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧...，那么当遇到一个像素点，4个mask图都说是属于自己类别的标签时，我们就可以根据先前定义好的优先级，把该像素的标签定为优先级最高的标签。...在这里简单谈谈思路，我们使用了两个模型，我们模型也会采取不同参数去训练和预测，那么我们就会得到很多预测MASK图，此时 我们可以采取模型融合的思路，对每张结果图的每个像素点采取投票表决的思路，对每张图相应位置的像素点的类别进行预测...总结 对于这类遥感图像的语义分割，思路还有很多，最容易想到的思路就是，将各种语义分割经典网络都实现以下，看看哪个效果最好，再做模型融合，只要集成学习做得好，效果一般都会很不错的。
简介 目前，语义分割方法的进步主要是通过改进逐像素表示以进行精确标记来驱动的。但是，语义分割并不完全等同于逐像素预测。...图1：语义分割可以分解为两个子任务：显式像素预测和隐式像素分组。这两个任务将语义分割与图像分类区别开。...在像素级别，卷积层会根据局部信息生成特征图，因为卷积是在每个像素周围进行局部计算的。像素级卷积奠定了所有语义分割模块的基础，并且以各种方式增加了卷积层的感受野，从而提高了分割性能。...全局上下文特征是对这些区域进行整体编码，而不是针对图像的每个部分独立地学习重新加权。 为此，本文设计了一个SA模块，以通过考虑局部和全局方面的重新加权机制来学习语义分割任务的更多代表性特征。...图3：SANet具体结构。SANet聚合来自多个分层SA head的输出，以生成多尺度的类别mask，从而解决了语义分割在很大程度上被忽略的像素分组任务。
图像语义分割问题可视为一个像素级分类问题，因此最常用的分类损失函数——交叉熵损失函数，可以用于图像语义分割，发展出基于交叉熵的损失函数系列；图像分割结果是一个mask（或概率图），计算预测mask（或概率图...这在语义分割任务中是一个必不可少的步骤。一般情况下，我们分割的目标是为输入图像的每个像素预测一个标签： ?...语义分割原图与分割结果对比 但是FCN类网络输出结果是h*w*c的特征图，想要在特征图与GT之间 计算Loss值 ，就必须进行转换使两者额的shape对应，而且每个像素点拥有对每一类的预测概率。...1.2 加权交叉熵(Weighted Cross Entorpy,WCE） 交叉熵损失分别计算每个像素的交叉熵，然后对所有像素进行平均，这意味着我们默认每类像素对损失的贡献相等。...）的加权和构成的损失函数，以提高小结构的分割精度，这些要分割的小结构对象的大小一般存在较大差异。 ? 其中： ? ? 分别表示像素位置，预测标签和数据真实标签（GT）。 ?
图像由各种像素组成，这些像素组合在一起定义了图像中的不同元素，因此将这些像素分类为一类元素的方法称为语义图像分割。...本文还讨论了确定哪种目标/损失函数在场景中可能有用的条件。除此之外，还提出了一种新的log-cosh dice损失函数用于图像语义分割。...与加权交叉熵损失函数类似，但平衡交叉熵损失函数对负样本也进行加权。 4、Focal Loss ? Focal loss是在目标检测领域提出来的。其目的是关注难例（也就是给难分类的样本较大的权重）。...合并映射的方法有2种，一种是创建神经网络架构，在该算法中有一个用于分割的重建head，或者将其引入损失函数。遵循相同的理论，可以从GT mask得出的距离图，并创建了一个基于惩罚的自定义损失函数。...对骰子损失和熵损失进行指数和对数转换，以合并更精细的分割边界和准确的数据分布的好处。它定义为： ? 2、Combo Loss 组合损失定义为Dice loss和修正的交叉熵的加权和。
作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。 更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。...因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。 语义分割的例子，目标是预测图像中每一个像素的类别标签。...损失加权方案 由于密集预测的本质，我们在衡量损失加权时有很大的灵活性。 Long 等人（FCN 论文）提出对于每个输出通道的加权损失都是为了抵消数据集中的类别不平衡。...与此同时，Ronneberger 等人（U-Net 论文）提出了一种针对每个像素的损失加权的方案，这种方案使得在分割对象的边界处有更高的权重。...这个损失加权方案帮助他们的 U-Net 模型在生物医学图像中分割出细胞，从而可以在分割图中轻易地识别单个细胞。 请注意分割图是如何在细胞周围产生清晰的边界的。
更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。 ?...语义分割的例子，目标是预测图像中每一个像素的类别标签。...损失加权方案 由于密集预测的本质，我们在衡量损失加权时有很大的灵活性。 Long 等人（FCN 论文）提出对于每个输出通道的加权损失都是为了抵消数据集中的类别不平衡。...与此同时，Ronneberger 等人（U-Net 论文）提出了一种针对每个像素的损失加权的方案，这种方案使得在分割对象的边界处有更高的权重。...这个损失加权方案帮助他们的 U-Net 模型在生物医学图像中分割出细胞，从而可以在分割图中轻易地识别单个细胞。 ? 请注意分割图是如何在细胞周围产生清晰的边界的。
作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。 ? 语义分割的例子，目标是预测图像中每一个像素的类别标签。...如下图所示，完整的网络是根据像素层面的交叉熵损失训练的。 ? 但因为编码模块将输入的分辨率降低了 32 倍，所以解码模块难以产生精细的分割图（如下图所示）。 ?...损失加权方案 由于密集预测的本质，我们在衡量损失加权时有很大的灵活性。 Long 等人（FCN 论文）提出对于每个输出通道的加权损失都是为了抵消数据集中的类别不平衡。...与此同时，Ronneberger 等人（U-Net 论文）提出了一种针对每个像素的损失加权的方案，这种方案使得在分割对象的边界处有更高的权重。...这个损失加权方案帮助他们的 U-Net 模型在生物医学图像中分割出细胞，从而可以在分割图中轻易地识别单个细胞。 ? 请注意分割图是如何在细胞周围产生清晰的边界的。
图1：语义特征空间学习示意图。...而缺点 2，在语义分割领域则鲜有提及。 基于全监督、像素 - 像素对比学习的语义分割训练范式 ? 图2：基于全监督、像素对比学习的语义分割模型。...下图对只使用交叉熵损失（左图）与上式混合损失函数（右图）学习到的分割特征进行了可视化，可以看出，通过引入 pixel-wise contrastive loss，同类像素特征更加紧致，而类与类之间可以更好的分离...这表明，通过结合一元（unary）交叉熵损失和二元（pari-wise）contrastive loss 的优势，分割网络能够学习到更好的特征表示。 ? 图3：分割特征可视化。...左图：交叉熵损失；右图：交叉熵 + 像素对比损失。 基于以上框架，研究者进一步探索了像素 - 区域对比学习及难例挖掘，并得出了若干有益结论，具体内容请移步原文。
：这是指左右图视差信息的一致性 最大深度启发(或最小视差约束)：约束在感兴趣区域内的总视差值 尺度不变的梯度损失：约束在多个尺度上估计的视差梯度与理想视差梯度的差异 利用语义信息：利用包括法向量、分割Mask...利用语义信息 还有很多文章采用了额外的语义信息，来帮助提升视差图估计的准确性。例如利用法向量[5]、分割信息[6]、边缘信息[7]等。...右侧分割特征图F_s^r被变形到左视图，用于每个像素的语义预测，并使用softmax损失正则化。两个步骤都结合了语义信息来改进视差估计。...此外，为了在物体边界处允许深度不连续性，边缘感知平滑损失是基于从边缘检测子网络获得的梯度图来定义的，这比原始像素强度的变化在语义上更有意义。...(或最小视差约束)：约束在感兴趣区域内的总视差值 尺度不变的梯度损失：约束在多个尺度上估计的视差梯度与理想视差梯度的差异 利用语义信息：利用包括法向量、分割Mask、边缘等语义信息来约束估计的视差图 在这些信息里面
通常，语义分割可用于识别属于同一类对象的像素。 识别每个对象的各个实例并不重要。 好奇的读者可能会想知道，一般而言，不同的分割算法与特别是语义分割算法之间有什么区别？...语义分割网络 从上一节中，我们了解到语义分割网络是一个像素级分类器。 网络框图显示在“图 12.2.1”中。.../img/B14853_12_05.png)] 图 12.2.1：可以将语义分割网络视为按像素分类器。.../img/B14853_12_10.png)] 图 12.5.1：使用 mIoU 进行测试数据集训练期间的语义分割表现 第二个指标是平均像素精度。...“图 12.5.2”显示了在每个周期使用平均像素精度的语义分割网络的表现。 最大平均像素精度为 97.9%。
初识图像分割 顾名思义，图像分割就是指将图像分割成多个部分。在这个过程中，图像的每个像素点都和目标的种类相关联。图像分割方法主要可分为两种类型：语义分割和实例分割。...Convolution, and Fully Connected CRFs」 Mask R-CNN 在 Mask R-CNN 架构中，使用边界框和将图片分割成一系列像素点的语义分割来对物体进行分类和定位...图源：Kaiming He et. al 2017「Mask R-CNN」 图像分割的损失函数、数据集、框架 语义分割模型在训练过程中通常使用简单的跨类别熵损失函数。...加权交叉熵 在交叉熵的一种变体中，所有正向的样本都按一定的系数加权，用于类不平衡的情况下。 ?...另外还有几种值得注意的损失： TopK 损失：用来确保网络在训练过程中专注于复杂样例； 距离惩罚 CE 损失：用在那些难以分割的区域为网络提供指引； 灵敏度-特异性（SS）损失：计算特异性和灵敏度均方差的加权和
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