全卷积神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法...     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

小样本困境下的图像语义分割综述

近年来,由于大规模数据集的出现,图像语义分割技术得到快速发展。但在实际场景中,并不容易获取到大规模、高质量的图像,图像的标注也需要消耗大量的人力和时间成本。为了摆脱对样本数量的依赖,小样本语义分割技术逐渐成为研究热点。当前小样本语义分割的方法主要利用了元学习的思想,按照不同的模型结构可划分为基于孪生神经网络、基于原型网络和基于注意力机制三大类。基于近年来小样本语义分割的发展现状,介绍了小样本语义分割各类方法的发展及优缺点,以及小样本语义分割任务中常用的数据集及实验设计。在此基础上,总结了小样本语义分割技术的应用场景及未来的发展方向。     

基于注意力感知和语义感知的RGB-D室内图像语义分割算法

近年来,全卷积神经网络有效提升了语义分割任务的准确率.然而,由于室内环境的复杂性,室内场景语义分割仍然是一个具有挑战性的问题.随着深度传感器的出现,人们开始考虑利用深度信息提升语义分割效果.以往的研究大多简单地使用等权值的拼接或求和操作来融合RGB特征和深度特征,未能充分利用RGB特征与深度特征之间的互补信息.本文提出...     

语义匹配网络的小样本学习

针对深度学习领域内通过少量样本难以实现视觉识别的小样本学习问题,提出一种新的语义匹配网络.利用双注意力机制匹配图像的语义信息,并在多尺度分类网络下匹配图像的相似度,提升同类别样本之间的语义相关性,从而获得更加准确的样本类别.实验结果表明,与Siamese Net、Matching Net等网络相比,该语义匹配网络可有效...     

一种基于区域建议网络的图像语义分割方法

针对图像语义分割中存在分割效果粗糙、细节缺失的问题,提出一种结合区域建议网络并实现卷积层共享的联合网络结构。利用区域建议网络生成包含类别标记信息的区域建议框,并使用这些区域建议框来校正全卷积语义分割网络的分割结果。实验表明,该方法可以有效提高像素点的分类正确率,得到更精细的分割效果。     

基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

高效率图片语义分割网络的研究与设计

针对目前卷积神经网络在图像语义分割上存在运算效率的不足,考虑实际嵌入式移动设备应用中对网络模型大小、运算速度和能耗的需求,研究和讨论了语义分割网络参数的压缩方法和网络结构的优化方式,并利用深度可分离卷积、多尺寸卷积核融合和金字塔池化的方法,提出快速、准确的小尺寸语义分割网络模型。该网络模型在Cityscapes数据集上进行训练和测试,在模型尺寸、运算时间和分割精度等方面都有良好的表现,能够同时兼顾语义分割任务中对效率和精度的要求,提高了语义分割技术在嵌入式移动设备上的实用性。     

图像语义分割方法综述

图像语义分割是一种将图像分割成一系列具有特定语义类别属性的区域的方法,目前已成为当前图像理解分析和计算机视觉等领域的热点研究内容。在广泛文献调研的基础上,简述了图像语义分割方法的发展历程,从驱动类型的角度将当前主流的图像语义分割方法分为基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法,并分别进行了介绍,总结归纳了图像语义分割方法的性能评价标准,指出了图像语义分割方法的主要发展趋势。     

藏文句义分割方法

句子是字或词根据语法规则进行组合的编码,句义分割是句子组合规律的解码问题,即对句义进行解析。在藏文分词后直接进行语义分析,其颗粒度过小,容易出现词语歧义,而以句子为分析单位,则颗粒度过大,不能较好地揭示句子的语义。为此,提出一种藏文句义分割方法,通过长度介于词语和句子之间的语义块单元进行句义分割。在对句子进行分词和标注的基础上,重新组合分词结果,将句子分割为若干个语义块,并采用空洞卷积神经网络模型对语义块进行识别。实验结果表明,该方法对藏文句义分割的准确率达到94.68%。     

无人机航拍图像语义分割研究综述

随着无人机技术的快速发展,无人机在研究领域和工业应用方面受到了广泛的关注.图像和视频是无人机感知周围环境的重要途径.图像语义分割是计算机视觉领域的研究热点,在无人驾驶、智能机器人等场景中应用广泛.无人机航拍图像语义分割是在无人机航拍图像的基础上,运用语义分割技术使无人机获得场景目标智能感知能力.介绍了语义分割技术和无人...     

融合多尺度和边界优化的图像语义分割网络

针对卷积神经网络在多卷积层叠加造成的图像内小尺度目标丢失和类别边界模糊问题,提出一种基于多尺度特征融合和边界优化的阶梯型图像语义分割网络结构。该网络以提升网络模型的准确率为目标,对Deeplab V3+网络中空间池化金字塔模块进行优化,使用针对视觉任务的新激活函数Funnel ReLU(FReLU)替换原有非线性激活函数获取精度补偿,增添优化分支构建阶梯型网络,通过对各类别边界的精确预测提升整体图像分割准确率,减少预测结果中类内误识别和小尺度目标丢失问题。在Cityscapes数据集上的实验结果表明,改进后的网络各类别平均交并比指标均取得明显提升。     

Deep Neural Network Based Detection and Segmentation of Ships for Maritime Surveillance

In recent years, computer vision finds wide applications in maritime surveillance with its sophisticated algorithms and advanced architecture. Automatic ship detection with computer vision techniques provide an efficient means to monitor as well as track ships in water bodies. Waterways being an important medium of transport require continuous monitoring for protection of national security. The remote sensing satellite images of ships in harbours and water bodies are the image data that aid the neural network models to localize ships and to facilitate early identification of possible threats at sea. This paper proposes a deep learning based model capable enough to classify between ships and no-ships as well as to localize ships in the original images using bounding box technique. Furthermore, classified ships are again segmented with deep learning based auto-encoder model. The proposed model, in terms of classification, provides successful results generating 99.5% and 99.2% validation and training accuracy respectively. The auto-encoder model also produces 85.1% and 84.2% validation and training accuracies. Moreover the IoU metric of the segmented images is found to be of 0.77 value. The experimental results reveal that the model is accurate and can be implemented for automatic ship detection in water bodies considering remote sensing satellite images as input to the computer vision system.     

基于深度学习的点云语义分割研究综述

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展。点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提升。主要对基于深度学习的点云语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。将基于深度学习的点云语义分割方法分为间接语义分割方法和直接语义分割方法,根据各方法的研究内容进一步细分,对每类方法中代表性算法进行分析介绍,总结每类方法的基本思想和优缺点,并系统地阐述了深度学习对语义分割领域的贡献。然后,归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集,并在此基础上对比主流点云语义分割方法的实验结果。最后,对语义分割技术未来的发展方向进行了展望。     

图卷积神经网络在点云语义分割中的研究综述

点云数据蕴含丰富的空间信息,可以通过激光雷达、3D传感器等设备大量采集,被广泛应用于自动驾驶、虚拟现实、城市规划和3D重建等领域。点云语义分割作为3D场景理解、识别和各种应用的基础而受到广泛关注。但不规则的点云数据无法直接作为传统卷积神经网络的输入,而图卷积神经网络可以利用图卷积算子直接对点云数据进行特征提取,使得图卷积神经网络已逐步成为点云语义分割领域的一个重要研究方向。基于此,对图卷积神经网络在3D点云语义分割应用中的研究进展进行综述,根据图卷积的类型对基于图卷积神经网络的点云语义分割方法进行分类,按照不同类别对比分析主流方法的模型架构及其特点,描述几个相关点云语义分割领域常用的公共数据集和评价指标,对点云语义分割方法进行总结和展望。     

Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview

Visual semantic segmentation aims at separating a visual sample into diverse blocks with specific semantic attributes and identifying the category for each block, and it plays a crucial role in environmental perception. Conventional learning-based visual semantic segmentation approaches count heavily on large-scale training data with dense annotations and consistently fail to estimate accurate semantic labels for unseen categories. This obstruction spurs a craze for studying visual semantic segmentation with the assistance of few/zero-shot learning. The emergence and rapid progress of few/zero-shot visual semantic segmentation make it possible to learn unseen categories from a few labeled or even zero-labeled samples, which advances the extension to practical applications. Therefore, this paper focuses on the recently published few/zero-shot visual semantic segmentation methods varying from 2D to 3D space and explores the commonalities and discrepancies of technical settlements under different segmentation circumstances. Specifically, the preliminaries on few/zero-shot visual semantic segmentation, including the problem definitions, typical datasets, and technical remedies, are briefly reviewed and discussed. Moreover, three typical instantiations are involved to uncover the interactions of few/zero-shot learning with visual semantic segmentation, including image semantic segmentation, video object segmentation, and 3D segmentation. Finally, the future challenges of few/zero-shot visual semantic segmentation are discussed.

     

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...     

Real-Time Semantic Segmentation via an Efficient Multi-Column Network

Existing semantic segmentation networks based on the multi-column structure can hardly satisfy the efficiency and precision requirements simultaneously due to their shallow spatial branches. In this paper, we propose a new efficient multi-column network termed as LadderNet to address this problem. Our LadderNet includes two branches where the spatial branch generates high-resolution output feature map and the context branch encodes accurate semantic information. In particular, we first propose a channel attention fusion block and a global context module to enhance the information encoding ability of the context branch. Subsequently, a new branch fusion method, i.e., fusing some middle feature maps of the context branch into the spatial branch, is developed to improve the depth of the spatial branch. Meanwhile, we design a feature fusing module to enhance the fusion quality of these two branches, leading to a more efficient network. We compare our model with other state-of-the-arts on PASCAL VOC 2012 and Cityscapes benchmarks. Experimental results demonstrate that, compared with other state-of-the-art methods, our LadderNet can achieve average 1.25% mIoU improvement with comparable or less computation.     

基于双注意力机制的街景语义分割

高性能语义分割算法由于自身高延迟性存在无法快速感知路况的问题.本文提出一种基于注意力机制的双路径网络模型.该网络模型采用轻量的局部轮廓信息提取模块和语义信息提取模块来替代复杂的编码器结构.针对不同路径下特征图的特点,分别基于自注意力和通道注意力机制设计特征优化模块,该算法可有效地提高轻量网络结构对细节特征的表达能力.设...     

基于注意力机制的多尺度融合航拍影像语义分割

航拍影像同一场景不同对象尺度差异较大,采用单一尺度的分割往往无法达到最 佳的分类效果。为解决这一问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合模型。首先,利用不 同采样率的扩张卷积提取航拍影像的多个尺度特征;然后,在多尺度融合阶段引入注意力机制, 使模型能够自动聚焦于合适的尺度,并为所有尺度及每个位置像素分别赋予权重;最后,将加 权融合后的特征图上采样到原图大小,对航拍影像的每个像素进行语义标注。实验结果表明, 与传统的 FCN、DeepLab 语义分割模型及其他航拍影像分割模型相比,基于注意力机制的多尺 度融合模型不仅具有更高的分割精度,而且可以通过对各尺度特征对应权重图的可视化,分析 不同尺度及位置像素的重要性。