深度学习图像分割：语义与实例分类方法及FCN的突破

第九章深入探讨了图像分割在计算机视觉领域的关键作用，这是一种预测图像中像素类别或对象位置的技术。本章主要关注深度学习驱动的图像分割算法，具体分为两类：语义分割和实例分割。 1. 语义分割：这是基础的图像分割方法，通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），为图像中的每个像素分配一个预定义的类别，例如识别出一张照片中的行人、车辆、背景等，从而实现像素级别的像素类别标注。 2. 实例分割：相较于语义分割，实例分割更进一步，它不仅识别类别，还能区分同一类中的不同实例。这种技术与目标检测类似，但目标检测提供的是边界框和类别信息，而实例分割则输出掩码和类别，能够更好地识别和区分不同的对象实例。 传统的基于CNN的图像分割方法存在一些挑战，比如存储需求大、计算效率低以及感受野受限。这些问题在处理大尺寸图像块时尤为明显。全卷积网络（FCN）的引入改变了这一局面。FCN通过将全连接层替换为卷积层，解决了像素级分类的问题，使得模型可以直接从原始图像尺寸输出每个像素的类别预测，实现了像素级别的分割。 FCN的核心创新： - FCN的关键在于消除全连接层，采用反卷积层（也称上采样层），允许网络在输出阶段保持原始图像的分辨率，这样可以获取每个像素的确切分类信息，解决了传统方法的局限性。 - FCN网络结构通常包含多个卷积层，用于提取特征，接着是反卷积层进行特征空间的上采样，最终通过softmax层生成像素级别的类别概率分布。 总结来说，FCN通过其创新的架构设计，不仅提升了图像分割的精度和效率，而且适应了各种尺度的输入，成为了深度学习图像分割领域的一个里程碑。这对于许多实际应用，如自动驾驶、医学影像分析和无人机监控等，都具有重要意义。