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Mask R-CNN

我们提出了一个概念简单、灵活和通用的目标实例分割框架。我们的方法有效地检测图像中的目标,同时为每个实例生成高质量的分割掩码。该方法称为Mask R-CNN,通过添加一个分支来预测一个目标掩码,与现有的用于边界框识别的分支并行,从而扩展了Faster R-CNN。Mask R-CNN训练简单,只增加了一个小开销到Faster R-CNN,运行在5帧每秒。此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如,允许我们在相同的框架下估计人类的姿态。我们展示了COCO套件中所有三个方面的顶级结果,包括实例分割、边界框目标检测和人员关键点检测。没有花哨的修饰,Mask R-CNN在每个任务上都比所有现有的单模型条目表现得更好,包括COCO 2016挑战赛冠军。我们希望我们的简单而有效的方法将作为一个坚实的baseline,并有助于简化未来在实例级识别方面的研究。

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农林业遥感图像分类研究[通俗易懂]

遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘,防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下,并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差,不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明,使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果,因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验,例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet,COCO,VOC等数据集上表现很好,但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet,COCO等数据集,不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少,需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入,同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下,农林区域易受到拍摄视角,光照等造成分割对象重叠,因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略,来优化边界预测不准确的情况,使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明,本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率,具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据(图1)对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测,防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初,这些数据主要由政府机构使用。如今,蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理,产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的,即通过土地功能不同引起的颜色,亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确,但是非常耗时耗力。 图1.1:农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比,农林业遥感图像中的对象相对简单。例如,人体的图像数据看起来要复杂得多,因为它包含各种不同纹理和形状的子对象(面部,手部,衣服等)。因此,优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象(房屋,工厂,停车场等),区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域,并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术,航空航天技术,图像处理技术快速的发展,利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂,使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱,本文使用深度学习方法,在现有的的深度学习模型上训练,优化,最终提出一种一种优化后的深度学习模型,经测试,该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象,本文提出的模型主要解决如下几个难点:

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苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer: 摆脱传统栅格,采用自适应下采样的图像分割

传统 RGB 图像以栅格(raster)形式储存,像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而,这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中,在编码部分经过频繁的下采样(downsampling)后,小物体占据的点极少,而大物体占据的点很多。如下图中,背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示,而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程,那么可以想见地面特征被大量的存储,大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群,由于点少,分到的特征就少,用于计算的算力也就很少。

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