基于深度学习的图像语义分割技术研究进展

自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab等一系列关于图像语义分割的深度学习架构被相继提出。与传统方法相比,这些架构效果更好、运算速度更快,已经能够运用于自然图像的分割处理。围绕图像语义分割技术,对常用的数据集和典型网络架构进行了梳理分析,对2017年以来的新进展进行了综合研究,利用主流评价指标对主要模型的语义分割效果进行了比较和分析。对语义分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望。     

基于无监督学习的图像风格迁移方法

近年来,深度学习作为机器学习领域的一个分支,已经展现出强大的能力,其中基于卷积神经网络的无监督学习更是逐渐流行,之前有很多关于图像到图像翻译的工作,但都需要成对输入图片数据,这无疑增加了训练数据集获取的难度。笔者旨在实现在缺少成对数据的情况下使用生成对抗网络GAN学习从源数据域Y到目标数据域Y以实现图像到图像的翻译和风格迁移,通过学习映射G:X→Y和一个相反的映射F:Y→X,使它们成对,同时加入一个循环一致性损失函数,以确保F(G(X))≈X(反之亦然),最终实现通过输入一张具有任意风格的源图片进入网络并生成指定风格的图像,实现风格迁移。在缺少成对训练数据的情况下,本文成功实现了horse2zebra数据集和vangogh2photo数据集的风格迁移。     

基于深度学习的图像风格迁移研究综述

图像风格迁移是一种用不同风格渲染图像语义内容的图像处理方法。随着深度学习的兴起,图像风格迁移获得了进一步的发展,并取得了一系列突破性的研究成果。其出色的风格迁移能力引起了学术界和工业界的广泛关注,具有重要的研究价值。为推进基于深度学习的图像风格迁移的技术研究,本文对目前的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。首先回顾了非参数的图像风格迁移,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理和方法,分析了图像风格迁移在相关领域中的应用前景,最后总结了基于深度学习的图像风格迁移目前存在的问题与未来的研究方向。     

基于深度迁移学习的肺结节分割方法

针对U-Net分割小体积肺结节效果较差的问题,提出一种基于深度迁移学习的分割方法,利用分块式叠加微调（BSFT）策略辅助分割肺结节。首先,利用卷积神经网络学习自然图像大数据集的特征信息;然后,将所学特征迁移到进行肺结节图像小数据集分割的网络,从该网络最后一个下采样层开始逐块释放、微调训练,直到网络完成最后一层的叠加;最后,定量分析Dice相似性系数,以确定最佳分割网络。实验结果表明,BSFT在LUNA16肺结节公开数据集上的Dice值达到0.917 9,该策略的性能明显优于主流肺结节分割算法。     

基于迁移学习的海底底质声呐图像分类

针对海底底质分类方法缺乏自动化、分类效果不明显等问题,提出一种基于迁移学习的海底底质声呐图像分类的方法,对沙质、礁石、泥质三种底质进行了分类研究.将InceptionV3作为预训练模型,使其成为新模型的特征提取器.通过接入新的全连接层和softmax分类层,构建新模型.重新训练新模型之后准确率达到98.1％.实验表明,...     

基于Mask-RCNN迁移学习的红外图像电力设备检测

红外图像诊断是电力系统故障诊断的重要方式,但目前仍依靠人工辅助框图来实施图像中目标的检测.为提升检测效率,本文借鉴并改进在目标分割任务中表现优异的Mask-RCNN方法,利用图像自动语义分割识别红外图像中的一个或多个电力设备,并提取设备轮廓.为了缓解标注样本相对不足的问题,研究Mask-RCNN的迁移学习机制,设计并实...     

基于深度学习的多模态医学图像分割综述

多模态医学图像可以为临床医生提供靶区（如肿瘤、器官或组织）的丰富信息。然而,由于多模态图像之间相互独立且仅有互补性,如何有效融合多模态图像并进行分割仍是亟待解决的问题。传统的图像融合方法难以有效解决此问题,因此基于深度学习的多模态医学图像分割算法得到了广泛的研究。从原理、技术、问题及展望等方面对基于深度学习的多模态医学图像分割任务进行了综述。首先,介绍了深度学习与多模态医学图像分割的一般理论,包括深度学习与卷积神经网络（CNN）的基本原理与发展历程,以及多模态医学图像分割任务的重要性;其次,介绍了多模态医学图像分割的关键概念,包括数据维度、预处理、数据增强、损失函数以及后处理等;接着,对基于不同融合策略的多模态分割网络进行综述,对不同方式的融合策略进行分析;最后,对医学图像分割过程中常见的几个问题进行探讨,并对今后研究作了总结与展望。     

基于深度学习的图像语义分割算法综述

随着自动驾驶及虚拟现实技术等领域的发展,图像语义分割方法受到越来越多的计算机视觉和机器学习研究人员的关注。首先介绍了图像语义分割领域的常用术语以及需要了解的背景概念,并介绍语义分割问题中几种经典的深度学习算法,如全卷积神经网络(FCN)、Deeplab等。最后针对当前图像语义分割算法的应用,总结展望未来研究方向。     

基于卷积神经网络的图像分割应用

近年来,计算机视觉领域随着深度学习的发展取得了长足进步,而该领域中卷积神经网络发挥了重要作用。计算机视觉领域的发展与物品识别检测、视频监控分析等息息相关,在日常生活和生产中具有重要作用。作为其最基本的算法之一,图像语义分割更是关键所在,只有保证图像语义分割,才能使后续算法正常执行分类或者识别命令。基于此,探讨了卷积神经网络在计算机视觉领域尤其是图像分割方面的应用,以提升图像分割算法的效率及效果。     

基于多任务学习的糖尿病视网膜病变图像分割

针对糖尿病视网膜病变(DR)图像,提出了一种基于多任务学习的图像多分类分割方法.首先,通过Otsu阈值算法将大部分无病灶信息像素去除;其次,通过滑动窗口切割的方法将图像切分为若干小尺寸的图像,以解决医学图像分辨率过大以及病灶在图像中占比较小的问题;再次,将不存在病灶的子图剔除,以增大含病灶子图的比例;最后,利用UNet++多任务学习属性,并且用转置卷积代替传统上采样,进行多输出多病灶的图像分割.通过在国际公开的IDRID和DDR数据集上进行验证,在IDRi D上取得0.713 1的m AUPR,在DDR上取得0.569 1的m AUPR.     

基于深度学习和迁移学习的水果图像分类

图像识别作为深度学习领域内的一项重要应用,水果图像的分类识别在智慧农业以及采摘机器人等方面具有重要应用。针对以往传统图像分类算法存在泛化能力差、准确率不高等问题,提出一种在TensorFlow框架下基于深度学习和迁移学习的水果图像分类算法。该算法采用Inception-V3的部分模型结构对水果图像数据进行特征提取,采用Softmax分类器对图像特征进行分类,并通过迁移学习方式进行训练得到迁移训练模型。测试结果表明,该算法与传统水果分类算法对比,具有较高识别准确率。     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.     

基于深度学习和迁移学习的领域自适应中文分词

为了提高专业领域中文分词性能,以及弥补专业领域大规模标注语料难以获取的不足,该文提出基于深度学习以及迁移学习的领域自适应分词方法。首先,构建包含词典特征的基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BI-LSTM-CRF)分词模型,在通用领域分词语料上训练得到模型参数;接着,以建设工程法律领域文本作为小规模分词训练语料,对通用领域语料的BI-LSTM-CRF分词模型进行参数微调,同时在模型的词典特征中加入领域词典。实验结果表明,迁移学习减少领域分词模型的迭代次数,同时,与通用领域的BI-LSTM-CRF模型相比,该文提出的分词方法在工程法律领域的分词结果F1值提高了7.02%,与预测时加入领域词典的BI-LSTM-CRF模型相比,分词结果的F1值提高了4.22%。该文提出的分词模型可以减少分词的领域训练语料的标注,同时实现分词模型跨领域的迁移。     

基于深度学习的图像语义分割技术研究综述

图像语义分割技术是智能系统理解自然场景的关键技术之一,作为视觉智能领域的重要研究方向,该技术在移动机器人、无人机、智能驾驶以及智慧安防等领域具有广阔的应用前景。对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述,包括从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,重点阐述了基于深度学习的图像语义分割技术的框架及其实现过程,进而对当前具有代表性的典型算法的效果以及优缺点进行了分析,然后归纳了算法评价指标,最后对该技术的发展进行了总结与展望。该研究对于从事图像语义分割技术的研究人员和工程技术人员均具有很好的参考意义。     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法.将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程.对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数...     

基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割

自然灾害种类繁多, 通过遥感影像语义分割相对比较困难. 为了能够更好实现遥感影像分割, 本文提出一种基于生成对抗网络的3层遥感影像语义分割模型, 针对不同场景的解析, 基于全卷积神经网络FCN, 设计一种多层次的遥感语义分割框架. 有效对遥感图像语义分割进行处理, 从而提高了模型的分割精度. 实验表明利用这种模型是有效的, 特别是受损建筑的分割结果, mIoU为82.28%, 通过该模型与其他网络模型进行对比, 其性能评价指标明显优于其他网络模型. 最后, 通过对自然灾害各种场景影像进行分析, 为应急管理部门提供一份可靠的数据报告.     

基于深度学习高分辨率遥感影像语义分割

高分辨率遥感影像含有丰富的地理信息.目前基于传统神经网络的语义分割模型不能够对遥感影像中小物体进行更高维度的特征提取,导致分割错误率较高.本文提出一种基于编码与解码结构特征连接的方法,对DeconvNet网络模型进行改进.模型在编码时,通过记录池化索引的位置并应用于上池化中,能够保留空间结构信息;在解码时,利用编码与解码对应特征层连接的方式使模型有效地进行特征提取.在模型训练时,使用设计的预训练模型,可以有效地扩充数据,来解决模型的过拟合问题.实验结果表明,在对优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上,使用扩充后的数据集进行训练,对遥感影像验证集的分割精确度达到95%左右,相对于DeconvNet和UNet网络模型分割精确度有显著提升.