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  • 这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果。之前提到的ENet除了直接变成ReSeg分割网络,同样也可以结合RGB...

    这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。

    深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果。之前提到的ENet除了直接变成ReSeg分割网络,同样也可以结合RGB-D信息实现更准确的分割。

    作者 | 孙叔桥

    编辑 | 言有三

    本期论文:《LSTM-CF: Unifying Context Modeling and Fusion with LSTMs for RGB-D Scene Labeling》

     

    1 RGB-D分割

    前面我们已经讨论过许多基于RGB信息的分割网络了,今天就来谈谈RGB-D分割。RGB-D分割中的D指的是“Depth”,即“深度”,也就是相机到物体在实际空间中的距离。

    那么既然RGB信息已经能够实现分割,为什么要用到深度信息呢?原因很简单:引入深度信息后,其提供的额外结构信息能够有效辅助复杂和困难场景下的分割。比如,与室外场景相比,由于语义类别繁杂、遮挡严重、目标外观差异较大等原因,室内场景的分割任务要更难实现。此时,在结合深度信息的情况下,能够有效降低分割的难度。

    虽然道理容易,但是如何实现RGB-D分割还是有些问题需要解决的:

    如何有效地表述和融合共存的深度和光度(RGB)数据

    如何在特征学习过程中有效获取全局场景上下文

    下面我们就通过LSTM-CF网络结构来了解一下,如何实现RGB-D下的分割。

     

    2 LSTM-CF

    上一篇文章我们已经介绍过了ReNet,这里简单回顾一下。ReNet是通过在两个正交方向上级联应用RNN来获取图像中的2D依赖项。ReNet的具体实现方式如下图所示:

     

    基于ReNet,LSTM-CF利用长短时间记忆和DeepLab实现分割。LSTM-DF主要包括四个部分:用于竖直深度上下文提取的层,用于竖直光度上下文提取的层,用于整合光度和深度上下文成2D全局上下文的记忆融合层,和像素级场景分割层。

    下图是LSTM-CF网络模型:

    输入深度信息后,LSTM-CF利用HHA描述,将深度信息转换成视差、表面法线和高这三个通道的信息。随后,利用ReNet提取不同方向上的上下文信息,并在两个方向进行双向传播。

    与此同时,对于RGB通道信息,网络利用如上图所示的卷积结构提取特征,利用插值将各级特征恢复到相同分辨率下,并级联。之后,同样利用ReNet获取上下文信息。

    细心的读者可能注意到了,RGB通道比深度通道多出了两层。这是因为,考虑到光度图像比离散、稀疏的深度图像包含的信息多,网络对光度图像分支给予更多的关注。

    概括起来,LSTM-CF的分割流程可以总结为下图的形式:

     

     

    3 实验结果

    为了验证深度信息和长短信息记忆等模块对于分割任务的影响,LSTM-CF对网络结构进行了剥离实验。下图是实验结果:

     

    可见,分割的主要精度还是来源于RGB信息的,但是引入了深度信息和上下文信息后,网络的精度能够得到一定的提升。

    下图是LSTM-CF在SUNRGBD数据库下的实验结果:

     

    第一行为图像,第二行为真值,第三行为LSTM-CF分割结果

    经过10期的介绍,语义分割问题上应该了解的基础网络结构就基本说完了。下一期我们来聊聊与语义分割稍有差异的实例分割网络结构。

    本专栏文章:

    第一期:【图像分割模型】从FCN说起

    第二期:【图像分割模型】编解码结构SegNet

    第三期:【图像分割模型】感受野与分辨率的控制术—空洞卷积

    第四期:【图像分割模型】快速道路场景分割—ENet

    第五期:【图像分割模型】以RNN形式做CRF后处理—CRFasRNN

    第六期:【图像分割模型】多感受野的金字塔结构—PSPNet

    第七期:【图像分割模型】全局特征与局部特征的交响曲—ParseNet

    第八期:【图像分割模型】多分辨率特征融合—RefineNet

    第九期:【图像分割模型】用BRNN做分割—ReSeg

    第十期:【图像分割模型】BRNN下的RGB-D分割—LSTM-CF

    第十一期:【图像分割模型】实例分割模型—DeepMask

    第十二期:【图像分割模型】全景分割是什么?

    感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI

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    由于这两年深度学习图像分割技术出现大量有趣和前瞻的分割技术,现在这里做一篇回顾性的总结,以提升学习效率。涉及语义分割、实例分割等。

    具体技术包罗:

    1.卷积网络家族
    2.编解码器家族
    3.多尺度金字塔结构
    4.R-CNN模型做实例分割
    5.膨胀卷积和Deeplab系列
    6.RNN
    7.注意力机制
    8.对抗网络GAN

    神经网络分类

    CNNs、
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    RNN (LSTM)
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    编解码器
    Encoder-Decoder 和 Auto-Encoder模型
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    对抗网络
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    迁移学习

    模型

    FCN
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    Skip-connection

    ParseNet
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    Encoder Decoder
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    SegNet
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    HRNet
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    U-Net
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    V-Net
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    Multi-layer perceptron (MLPs)
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    PSPN
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    R-CNN based models for Instance Segmentation
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    Mask R-CNN
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    PAN
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    MaskLab
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    Dilated Convolutional Models and Deeplab Family
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    DeepLab
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    DeepLab v3+
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    Attention-Based Models
    Attention-based semantic segmentation model
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    The reverse attention network for segmentation
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    The dual attention netowrk for semantic segmentation
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    Generative Models and Adversarial Training
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    A semi-supervised segmentation framework
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    Adversarial network with Multi-scale L1 loss
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    EncNet
    RefineNet
    Seednet
    Feedforward-Net
    BoxSup
    Graph-convolutional net
    Wide ResNet
    Exfuse
    DIS dual image segmentation
    FoveaNet
    Ladder DenseNet
    BiSeNet
    SPGNet
    Gated shape CNNs
    AC-Net
    DSSPN
    SGR
    SAC
    UperNet

    主流公开数据集

    2D

    1. PASCAL Visual Object Classed (VOC)
    2. PASCAL context
    3. Microsoft Common Objects in Context (MS COCO)
    4. Cityscapes
    5. ADE20K / MIT Scene Parsing (SceneParse150)
    6. SiftFlow
    7. Stanford background
    8. Berkeley Segmentation Dataset (BSD)
    9. Youtube-Ojects
    10. KITTI

    2.5D
    11. NYU-D
    12. SUN-3D
    13. SUN RGB-D
    14. UW RGB-D Object Dataset
    15. ScanNet

    3D
    16. Stanford 2D-3D
    17. ShapeNet Core
    18. Sydney Urban Objects Dataset

    主流评价指标

    Pixel accuracy
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    Mean Pixel Accuracy (MPA)
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    IOU / Jaccard Index /Mean-IOU
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    Precision / Recall / F1
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    Dice
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    模型得分汇总

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  • CNN + RNN(ConvLSTM2D)图像分割分类

    千次阅读 多人点赞 2019-01-16 11:35:24
    训练网络主要用来做图像分割,加入LSTM为了让网络学习到长期依赖的信息 #-*- coding:utf-8 -*- "&q

    CNN + RNN(ConvLSTM2D)

    ///
    第一次看到这个思想是在2018MICCAI会议论文,CFCM: Segmentation via Coarse to Fine Context Memory,做医学图像分割.
    阅读数只有50但已收到一部分人邮箱Call,正好这段时间把ConvLSTM2D和BiConvLSTM2D都测试了下,趁着年前最后一天工作时间,将心得完善了下. 喜欢关注下,后面会写学习到的新东西,春节愉快! (2019-1-30)

    原文:
    在网上找了很多版本,都没有自己想要的
    在一个普通的U-net加Res上修改的,使用keras框架
    所以自己填坑踩坑再填坑,直接上代码和网络图,有问题讨论随时Call
    训练网络主要用来做图像分割,加入LSTM为了让网络学习到长期依赖的信息.

    U-net就不多赘述了,搞计算机视觉的应该都有接触,但是在CNN中加入RNN提取图像特征的确实不多,LSTM(长短期记忆机制)属于RNN中的衍生品,之后还有GRU(门控单元)是简化了的LSTM.
    说白了就是在提取图像信息特征的时候类似提取序列特征思想一样提取图像的上下文信息(上文指单向LSTM,上下文指双向LSTM,双向LSTM也测试过了,正好今天有一个港外小伙伴私邮想让测试下,这里双向LSTM通过使用Bidirectional包装器).具体想了解LSTM机制的可以看下面这篇blogLSTM原理及实现

    2020-8-3 整理发现在去年在组内ppt分享时的LSTM相关简介,供参考
    LSTM网络交互层
    LSTM网络介绍:
    cell:保存长期依赖的状态,通过图中最上面的那条连接来维持。
    门结构(遗忘门、更新门、输出门):用来去除或者增加信息到cell状态的能力
    门结构举例-遗忘门
    如遗忘门包含一个 sigmoid 神经网络层和一个按位的乘法操作,Sigmoid 层输出 0 到 1 之间的数值,描述每个部分有多少量可以通过。0 代表“不许任何量通过”,1 就指“允许任意量通过”。

    CNN可以提取空间特性,LSTM可以提取时间特性,ConvLSTM可以同时利用时空特性.
    ConvLSTM核心本质还是和LSTM一样,将上一层的输出作下一层的输入。不同的地方在于加上卷积操作之后,为不仅能够得到时序关系,还能够像卷积层一样提取特征,提取空间特征。这样就能够得到时空特征。并且将状态与状态之间的切换也换成了卷积计算。
    keras的ConvLSTM2D层,也是一个LSTM网络,但它的输入变换和循环变换是通过卷积实现的,ConvLSTM2D的输入和输出形状如下:
    输入形状:
    5D tensor(samples,time,channels,row,cols)
    输出形状可选:
    5D tensor(samples,time,output_row,output_col,filters) 返回每个序列的结果
    4D tensor(samples,output_row,output_col,filters)只返回最后一个序列的结果
    其中,time代表每一个输入样本的图像序列所具有的图像帧数,这样就用到了TimeDistributed包装器.
    能明白我描述的东西就够了,理论性的东西感觉没有必要理解得太深入,知道在干什么就好.

    后面直接实操,还需要掌握的有上面提到的两个包装器:TimeDistributed层和Bidirectional层(Keras自带)
    1.使用TimeDistributed包装器,将一个图层应用于输入的每个时间片(就是把time维每一序列单独做卷积操作提取特征)
    keras.layers.TimeDistributed(layer)
    2.使用Bidirectional双向封装器,将单向LSTM扩展,前向传播的时候增加学习参数,利用到后面序列(未来)的信息提取特征,使用时包装在想使用的LSTM层就好
    keras.layers.Bidirectional(layer, merge_mode=‘concat’, weights=None)

    测试结果:
    实测效果还不错,在推广使用,有效避免2D断层,3D上下界假阳假阴问题。
    前处理的话针对不同领域分割图有不同的前处理方法,数据增强时使用了平移/旋转/噪点/场强增强等方法
    个人建议序列值为10左右做尝试,除此之外还需考虑算力和效率之间的平衡.
    (1)输入序列增加后单双向LSTM最优dice值均升高
    (2)双向LSTM较单向收敛更稳定更快

    #-*- coding:utf-8 -*-
    """
    @Author   :Alex 
    @Datetime :19-1-11 下午2:42
    @contact: Bjc_alex.@163.com
    @File name:segmentation-minify/U_net_convlstm2d
    @Software : PyCharm
    @Desc: CNN+ConvLSTM
    @==============================@
    @       ___   __    _  __      @
    @      / _ | / /__ | |/_/      @
    @     / __ |/ / -_)>  <        @
    @    /_/ |_/_/\__/_/|_|        @
    @                       常敦瑞  @
    @==============================@
    """
    
    from keras.models import *
    from keras.layers import *
    from keras.optimizers import *
    from keras.utils.vis_utils import plot_model
    from keras.layers.convolutional_recurrent import ConvLSTM2D
    
    
    def get_unet(pretrained_weights=None, input_size=(None, 160, 240, 1)):
    	inputs = Input(input_size)
    	conv1 = TimeDistributed(Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(inputs)
    	conv1 = TimeDistributed(Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(conv1)
    	pool1 = TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))(conv1)
    	conv2 = TimeDistributed(Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(pool1)
    	conv2 = TimeDistributed(Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(conv2)
    	pool2 = TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))(conv2)
    	conv3 = TimeDistributed(Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(pool2)
    	conv3 = TimeDistributed(Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(conv3)
    	# pool3 = TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))(conv3)
    	# conv4 = TimeDistributed(Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(pool3)
    	# conv4 = TimeDistributed(Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(conv4)
    	drop4 = TimeDistributed(Dropout(0.5))(conv3)
    	pool4 = TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))(drop4)
    	
    	conv5 = TimeDistributed(Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(pool4)
    	conv5 = TimeDistributed(Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal'))(conv5)
    	drop5 = TimeDistributed(Dropout(0.5))(conv5)
    	
    	up6 = ConvLSTM2D(512, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal', return_sequences=True)(
    		TimeDistributed(UpSampling2D(size=(2, 2)))(drop5))
    	merge6 = concatenate([drop4, up6], axis=4)
    	# conv6 = ConvLSTM2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal', return_sequences=True)(merge6)
    	# conv6 = ConvLSTM2D(512, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal', return_sequences=True)(conv6)
    	
    	# up7 = ConvLSTM2D(256, 2, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal', return_sequences=True)(
    	# 	TimeDistributed(UpSampling2D(size=(2, 2)))(conv6))
    	merge7 = concatenate([conv3, up6], axis=4)
    	conv7 = ConvLSTM2D(256, 3, padding='same', return_sequences=True)(merge7)
    	conv7 = ConvLSTM2D(256, 3, padding='same', return_sequences=True)(conv7)
    	
    	up8 = ConvLSTM2D(128, 2, padding='same',return_sequences=True)(
    		TimeDistributed(UpSampling2D(size=(2, 2)))(conv7))
    	merge8 = concatenate([conv2, up8], axis=4)
    	conv8 = ConvLSTM2D(128, 3, padding='same', return_sequences=True)(merge8)
    	conv8 = ConvLSTM2D(128, 3, padding='same', return_sequences=True)(conv8)
    	
    	up9 = ConvLSTM2D(64, 2, padding='same', return_sequences=True)(
    		TimeDistributed(UpSampling2D(size=(2, 2)))(conv8))
    	merge9 = concatenate([conv1, up9], axis=4)
    	conv9 = ConvLSTM2D(64, 3, padding='same', return_sequences=True)(merge9)
    	conv9 = ConvLSTM2D(64, 3, padding='same', return_sequences=True)(conv9)
    	conv9 = TimeDistributed(Conv2D(2, 3, activation='relu', padding='same'))(conv9)
    	# conv9 = ConvLSTM2D(2, 3, padding='same', return_sequences=True)(conv9)
    	# conv10 = ConvLSTM2D(3, 1, activation='softmax', return_sequences=True)(conv9)
    	conv10 = TimeDistributed(Conv2D(2, 1,activation='softmax', padding='same'))(conv9)
    	
    	model = Model(input=inputs, output=conv10)
    	
    	model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    	
    	plot_model(model, to_file='MRI_brain_seg_UNet3D.png', show_shapes=True)
    	model.summary()
    	
    	if (pretrained_weights):
    		model.load_weights(pretrained_weights)
    	
    	return model
    

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    【FCN+RNN】Recurrent Neural Networks for Aortic Image Sequence Segmentation with Sparse Annotations

    本文仅仅为个人快速阅读记录。
    Bai W , Suzuki H , Qin C , et al. Recurrent neural networks for aortic image sequence segmentation with sparse annotations[J]. 2018.

    😄 😆 😊 😃 😏 😍 😘 😚 😳 😌 😆 😁 😉 😜 😝 😀 😗 😙 😛 😴 😟 😦 😧 😮 😬 😕 😯 😑 😒 😅 😓 😥 😩 😔 😞 😖 😨 😰 😣 😢 😭 😂 😲 😱

    关键词:FCNRNN


    Abstract

    主动脉医学序列图像分割。解决时间稀疏标注训练的问题。(To address the challenge of training the network with temporally sparse annotations)

    2 Methods

    作者使用FCN中的UNet结合RNN中的C-LSTM来训练以期学习到序列信息。且使用了双向LSTM包括一个前向流和后向流。将前后向的输出concatenate进行卷积。然后是一个softmax层。损失函数定为与标签间的cross-entropy。

    一个问题是标记图像较少。(好像只有两幅?)分别为 end-diastole (ED) 和 end-systole (ES)。作者使用了non-rigid label propagation来解决这个问题。

    也就是上图(a),这两帧的图像注释向两边传播(事先作者把整个序列的图像连成一个环)。但在传播过程中误差会累积。于是作者使用了指数加权损失函数。效果如上图(b),传播的越远权值越小。

    3 Experiments and Results

    介绍了一些调参的数据和过程。略。。。

    然后是与UNet的PK。

    展开全文
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    千次阅读 2020-07-29 09:01:30
    本文将介绍神经网络的一个这样的应用,并让读者了解如何使用CNNs和RNNs (LSTM)的混合网络实际为图像生成标题(描述)。我们在这个任务中使用的数据集是流行的flickr 8k图像数据集,它是这个任务的基准数据,可以通过...
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    这属于Visual Reasoning 的范畴,学者们不满足于传统的图像识别、分割、Caption等工作,尝试去挖掘更高级的机器推理能力。来看解决思路,CNN、LSTM(RNN)、Attention Model、BOW,都是图像、文本、NLP领域的通用手法...
  • 深度学习近期总结

    2019-08-14 21:07:09
    cv 各种cnn 图像分类 目标检测 分割 nlp RNN LSTM GRU
  • 深度学习网络及论文

    2020-07-25 18:45:02
    主题:图像分类,图像检测,图像分割,视频跟踪,文字检测,超分辨率,身体姿态识别 CV 常识 深度学习综述: 1.Deep Learning 图像分类经典网络: 1.LeNet-1998 2.AlexNet-2012 3.VGG-2015 4.GoogleNet-
  • caffe学习课件,好东西

    2020-11-15 02:38:55
    Caffe,全称Convolutional ...Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel MKL。
  • 一、caffe简介 Caffe,是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度...Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。 Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算...
  • opencv中使用Caffe框架

    2020-08-13 10:52:50
    Caffe,全称Convolutional Architecture ...Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel
  • cs231n(2)

    2020-07-19 14:36:34
    公开课精讲内容: ...画框框与抠图图——物体检测与图像分割 边缘计算,万物互联——加速卷积神经网络运算 序列分析与机器创作——循环神经网络、LSTM、GRU 周伯通的左右手互博——生成对抗网络GAN 从下围棋

空空如也

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