1 介绍 U-Net最初是用来对医学图像的语义分割，后来也有人将其应用于其他领域。但大多还是用来进行二分类，即将原始图像分成两个灰度级或者色度，依次找到图像中感兴趣的目标部分。...本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割，并展示了部分测试效果，希望对你有用！...，真实图像，标注图像。...可以看出，对于部分数据的分割效果还有待改进，主要原因还是数据集相对复杂，模型难于找到其中的规律。 ?...以上这篇Keras:Unet网络实现多类语义分割方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数，今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵，加权多类交叉熵，多类dice系数，多类FocalLoss等，并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是每个像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测类别概率值。 ?...tf.reduce_mean(loss, axis=0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 2、Weighted Cross Entropy 加权交叉熵损失函数是对交叉熵损失函数的每个类别加入了权重因子...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck Anatomy》中提出了Dice loss + Focal loss来处理小器官的分割问题
常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵，dice系数，tversky，FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数，并进行结果对比。...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测属于类别1的概率值。 ?...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...loss_1 + loss_0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络...and Neck Anatomy》中提出了Dice loss + Focal loss来处理小器官的分割问题。
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...数据集 首先介绍一下数据，我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据（2015年中国南方某城市的高清遥感图像），这是一个小数据集，里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像（尺寸范围从3000×3000...U-Net 对于这个语义分割任务，我们毫不犹豫地选择了U-Net作为我们的方案，原因很简单，我们参考很多类似的遥感图像分割比赛的资料，绝大多数获奖的选手使用的都是U-Net模型。...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。
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...虽然在RetinaNet中取是最好的，但是不代表这个参数在我们的分割任务和其他样本上是最好的，我们需要手动调整这个参数，另外Focal Loss在分割任务上似乎是只适合于二分类的情况。...而针对我们的分割任务来说，表示的就是Ground Truth分割图像，而Y代表的就是预测的分割图像。...，希望可以起到一个抛砖引玉的作用，引发大家对分割中的损失函数进一步思考。
图像语义分割是对图像像素级理解的基础，也是图像处理的高阶操作。...自从深度学习出来之后，已经有了不少的基于卷积网络的图像语义分割模型，如从全卷积网络到大型卷积核：深度学习的语义分割全指南这篇文章介绍了非常多的模型。...（1）空洞卷积 空洞卷积的原理如图所示，仔细看了下原理，才知道在传统的CNN中，正常都会采用pooling池化来达到降维的目的，这种在图像语义分割中会产生一定的副作用，如经典的FCN在第3－5的featuremap...（特征层）上进行语义分割，由于经过池化后的特征层上像素尺寸比较低，即使通过上采样，featuremap上的精度也会损失。...其中空洞卷积见第1部分，而SPP是一种空间金字塔分辨率的方式，从而来实现多个尺度的featuremap，从而可以实现对多种不同尺度图像对象的语义分割。
如果收集标记的数据，则可以通过监督学习来解决所有这些二元问题。 ? 还可以设计更复杂的监督学习系统来解决非二进制分类任务： 多类分类：有两个以上的类，每个观测值都属于一个并且只有一个类。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...它们的大小不同，具体取决于深度乘数（隐藏的卷积层中的要素数量）和输入图像的大小。...这与在多类分类中使用softmax层（其中概率得分的总和）不同。输出等于1。 ?...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。
图像语义分割作为实现各类复杂视觉任务的基础之一，在现实中有很多应用。例如，无人驾驶技术中往往需要先实现对街景的语义识别。 HRNet网络架构是近年来表现不错的图像语义分割框架。...HRNet不同于常规的Encoder-Decoder框架，而是尽可能自始至终保留高分辨率信息。HRNet 语义分割框架图中包含4类分辨率特征图信息。...HRNet 语义分割框架图 这4类分辨率特征图关系参考HRNet 语义分割branches图，每行特征图序列对应一个Branch。...image.png HRNet 语义分割 stage 4 Module 中Residual Unit HRNet 语义分割 stage 4 Module 中Fuse Layer 具体Fuse方法参考...可以看到有3类计算方法，每类计算方法的实现称为Exchange Unit。 Fuse Layer中各Branch特征图Fuse方法图 在HRNet官方代码实现层面，实现方法与上述原理说明略有不同。
在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。
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。...Trick 1 对于尺寸较大的图像：Overlap-tile strategy ? 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。...而这个策略允许通过重叠区块无缝分割任意大的图像，为了预测图像边界区域中的像素，通过镜像的输入图像来外推丢失的上下文。这种平铺策略对于将网络应用于大图像很重要，否则分辨率将受到GPU内存的限制。...这在生物医学分割中尤其重要，因为变形是组织中最常见的变化，并且可以有效的模仿真实的变形。...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。
我们都知道，构建一个多任务、多子主题、多应用领域的基线模型是很困难的。...可以说，FPN 巧妙地将二者结合了起来，这种网络结构能够提取图像更深层的特征语义信息，从而避免了现有处理过程信息的流失。 其他一些实现细节 图像金字塔：认为同样大小的所有特征图属于同一个阶段。...如果你熟悉加权函数的话，那么你应该对Focal Loss并不陌生。该损失函数其实就是巧妙地使用了加权的损失函数，让模型训练过程更聚焦于分类难度高的样本。...α_t 表示标准加权损失函数中的类别权重，在论文中将其称为 α-balanced 损失。值得注意的是，这个是分类损失，RetinaNet 将其与 smooth L1 损失结合，用于目标检测任务。...上，用于图像的实例分割任务。
金字塔的每一级都共享相似的语义水平。 FasterRCNN - 用类似于处理图像金字塔的方法来处理 FPN。ROI 通过下面这个公式来分派给特定的一级。 ? w 和 h 分别代表宽度和高度。...表示样本分类的概率。 让 ? 大于 0 会降低分类正确样板的权重。 ? 含义与在常规的加权损失函数中相同。论文中被称为 ? 损失函数。...更准确的说，是实例分割。计算机视觉中的分割标准数据集，对现实世界有用的非常少。 COCO 数据集[7]即使在 2018 年也是最流行和丰富的数据集，只有 80 个对象类。这甚至不是很有用。...bbox 的损失，但是另外一个只能在输入的真实数据（数据集 A）中带有 mask 的损失上反向传播 在推断过程中，当通过一个输入的时候，函数 τ 预测 mask 特征需要相乘的权重。...因此，他们使用 VOC 分类标签进行培训，并且只使用来自 COCO 的 bbox 标签对这 20 个类进行训练。 针对在 COCO 数据集的 20 个类的实例分割的任务的结果如下.
先决条件 对机器学习的基本理解 卷积神经网络的基本思想 了解卷积、最大池化和上采样操作 U-Net架构思路 对残差块中的跳过连接的基本理解（可选） 使用 Python、TensorFlow 和 Keras...图像矩 图像矩是图像像素强度的某个特定加权平均值，图像矩对于描述分割后的对象很有用。 通过图像矩发现的图像的简单属性包括： 面积（或总强度） 质心 有关其方向的信息。 5....了解数据 该数据集包含两个目录，原始图像存储在“images”目录中，分割图像存储在“labels”目录中。...直观地说，较暗的部分是焊接缺陷，模型需要对这些图像进行图像分割。 来自“labels”的二进制图像 'labels' 目录中的这些图像是二进制图像或地面真实标签。...我们使用二进制交叉熵损失函数，因为只有两个类（缺陷和无缺陷）。
他们使用一个简单的 MergeLayer（mode=『addition』）将二者结合起来。该想法的关键是底层特征图（初始卷积层）的语义不够强，无法用于分类。而深层特征图有更强的语义。...他们在每一级都有单尺度 anchor（由于使用了 FPN，所以没必要使用多尺度 anchor）。作者还展示了金字塔所有层级都共享类似的语义水平。...Focal Loss 该论文中的方法相当聪明和简单。如果你熟悉加权损失的话，那么该方法其实就是使用了巧妙的加权，让训练更加聚焦于分类难度高的样本。公式如下所示，其含义是很明显的。 ?...γ是一个可改变的超参数。p_t 是分类器输出的样本概率。将 γ 设为大于 0 将减小分类结果较好的样本的权重。α_t 是通常的加权损失函数中的类别权重。在论文中它被称为 α-balanced 损失。...作者称加权损失函数仅仅是为了平衡，而 FL 是针对难度小/大的样本，而两者是可以结合的。 注意： 两阶段检测器无需担心不平衡的情况，因为第一阶段就移除了几乎所有不平衡。
Keras库操作ConvNets的知识(可选) 03 图像分割 分割是将图像分割成不同的区域，这些区域包含具有相似属性的像素。...分割后的胸部x光片，心脏(红色)、肺(绿色)和锁骨(蓝色) 04 图像矩 图像矩是图像像素强度的某一特定加权平均值。图像矩用于描述分割后的目标。...原始图像存储在‘images’目录中，分割后的图像存储在‘labels’目录中。...我们将通过三个步骤来检测故障并测量这些焊接图像的严重程度： 图像分割 使用颜色表示严重程度 使用图像矩度量严重程度 训练模型 下面是我们用于模型的U-Net架构： 使用的U-Net结构 要注意的点： 每个蓝框对应一个多通道特征图...然后在此图像上考虑加权像素计算图像矩。 最后将图像转换回8位整数，并显示输出图像的颜色等级和严重性值。
pdf 代码： 来源： Expedia公司,纽约大学 论文名称：Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 原文作者：Shervin Minaee 图像分割是图像处理和计算机视觉中的重要话题...，其应用主要为场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等。...目前已经存在了很多用于图像分割的算法。由于最近深度学习模型广泛应用于视觉任务中，并取得成功，因此有大量工作旨在用深度学习模型开发图像分割方法。...在本文中，对相关文献进行了全面回顾，涵盖了语义级和实例级分割的各种方法，包括全卷积像素标记网络、编码器-解码器体系结构、多尺度以及基于金字塔的方法、递归网络和视觉注意模型以及对抗生成网络。...与此同时，研究了这些深度学习模型的相似性、优势和挑战，以及使用最广泛的数据集和方法性能，并讨论了该领域有希望的未来研究方向。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ?
典型的 CV 最新技术已经应用于阿尔茨海默病的分类、肺癌检测、视网膜疾病检测等医学成像任务中。 图片 图像分割 图像分割是将图像按照内容物切分为不同组的过程，它定位出了图像中的对象和边界。...语义分割是像素级别的识别，我们在很多领域的典型应用，背后的技术支撑都是图像分割算法，比如：医学影像、无人驾驶可行驶区域检测、背景虚化等。...全套笔记解读 语义分割典型网络 U-Net U-Net 是一种卷积网络架构，用于快速、精确地分割生物医学图像。...我们针对语义分割场景，编写评估准则 IoU 的计算方式，并构建 Dice Loss 损失函数以便在医疗场景语义分割下更针对性地训练学习。...其中，分子中的系数 $2$，是因为分母存在重复计算 $X$ 和 $Y$ 之间的共同元素的原因。 针对，语义分割问题而言，$X$ 为分割图像标准答案 GT，$Y$ 为分割图像预测标签 Pred。
图像分析的成功取决于分割的可靠性，但是图像的正确分割通常是一个非常具有挑战性的问题。 对心脏（红色），肺部（绿色）和锁骨（蓝色）的胸部X光进行了分割 03....图像中心距 图像中心距是图像像素强度的某个特定加权平均值。图像矩可用于描述分割后的对象。通过图像瞬间发现的图像简单属性包括： 面积（或总强度） 质心 有关其方向的信息 04....原始图像存储在“图像”目录中，分割后的图像存储在“标签”目录中。让我们来看看这些数据：原始图像是RGB图像，用于训练模型和测试模型。这些图片的尺寸各不相同。直观地，较暗的部分是焊接缺陷。...模型需要对这些图像执行图像分割。 来自“图像”的原始图像 “标签”目录的图像是二进制图像或地面真相标签。这是我们的模型必须针对给定的原始图像进行预测。在二进制图像中，像素具有“高”值或“低”值。...算法 我们将使用U-Net来解决这个问题，通过以下三个主要步骤来检测缺陷及其严重性： 图像分割 使用颜色显示严重性 使用图像矩测量严重性 训练模型 使用的U-Net架构 注意事项： 每个蓝色框对应一个多通道特征图
基于TensorFlow1.x和Keras框架实现。...---- 用于目标检测和语义分割的Mask RCNN 这是Mask RCNN使用Python3，Keras，TensorFlow的实现。该模型为图像中的每个实例物体生成边界框和掩膜。...demo.ipynb 是最简单的开始。它展示了一个使用在MS-COCO上预先训练的模型分割自己图像中目标的例子。它包括对任意图像进行目标检测和实例分割的代码。...它涵盖了从标注图像到训练再到在一个示例应用程序中获得结果的过程。 总之，要在自己的数据集上训练模型，你需要扩展两个类： Config这个类包含了默认配置. 继承这个类并修改你想修改的信息。...依赖 Python 3.4, TensorFlow 1.3, Keras 2.0.8以及在requirements.txt中列出的其它包。
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