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  • 【图像分割】图像分割论文集合

    千次阅读 2019-07-12 23:52:15
    (本论文提升效果不大) 参考 https://arxiv.org/abs/1703.09695 Mask R-CNN ICCV‘17 问题 之前的方法在 object detection and semantic segmentation 取得很好的效果,作者想扩展到 instance segmentation 目标...

    Image Segmentation

    Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

    CVPR’15

    问题

    • 这是第一次训练端对端的FCN进行
      • 像素级别预测
      • 来自监督的预训练

    方法

    把传统的CNN的FC层换成了卷积层,然后上采样后通过跳接叠加输出

    这里写图片描述

    参考

    https://arxiv.org/pdf/1411.4038v2.pdf


    Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

    ICLR’16

    问题

    • 图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息

    方法

    • 提出了膨胀卷积(Dilated Convolution)

    收获

    • 用膨胀卷积上采样可以在增大感受野的同时保证计算量不变

    参考

    https://arxiv.org/abs/1511.07122


    DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

    ICLR‘15

    问题

    1. reduced feature resolution,
    2. existence of objects at multiple scales,
    3. reduced localization accuracy due to DCNN invariance.

    方法

    • 对于第一个问题,作者去掉了FCN池化后几层的下采样操作,降低stride并使用hole算法代替上采样。
    • 对于第二个问题,作者提出了在卷积操作之前小对给定的feature layer用多种采样率进行 resample
      • 即采用多个并行的不同采样率的atrous convolutional layers(ASPP)
    • 对于第三个问题,采用一个fully-connected CRF

    参考

    深度学习之DeepLab用于语义分割

    https://arxiv.org/pdf/1606.00915v1.pdf


    Learning to Segment Object Candidates

    NIPS’15

    方法

    Our model is trained jointly with two objectives: given an image patch, the first part of the system outputs a class-agnostic segmentation mask, while the second part of the system outputs the likelihood of the patch being centered on a full object.

    这里写图片描述

    参考

    https://arxiv.org/pdf/1506.06204v2.pdf


    Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades

    CVPR‘16

    问题

    • Semantic segmentation research has recently witnessed rapid progress, but many leading methods are unable to identify object instances
    • 即缺少实例分割的方法

    方法

    成绩: MS COCO 2015 segmentation competition, where we won the 1st place

    这里写图片描述

    Our model consists of three networks, respectively differentiating instances, estimating masks, and categorizing objects.

    • 基于这样的任务分解,作者提出了 Multi-task Network Cascades (MNCs) 如上图。
    • 第一个阶段是回归出物体的bbox
    • 第二阶段的输出是对每一个box的proposal进行像素级的mask分割。
    • 第三阶段对第一阶段的BB进行特征提取,然后用第二阶段的mask估计进行二值化,然后计算FMasti(θ)FiMast(θ)FiMast(θ)FMasti(θ)FiMast(θ) F_i^{Mast}(\theta)FiMast(θ) 后用N+1类的Softmax输出

    收获

    • 当一个任务复杂时,可以分成多个任务组合的形式(参考 MNCs 的方法)
    • 设计新的网络时参数要可微

    参考

    https://www.bbsmax.com/A/WpdKKV8AdV/

    https://arxiv.org/pdf/1512.04412v1.pdf


    Semantic segmentation using adversarial networks

    NIPS Workshop 2016

    问题

    • While the parameters of these higher-order potentials can be learned, they are limited in number.

    方法

    • 第一次将GAN用在Semantic segmentation
    • 训练两个网络
    • 传统分割网络就是生成网络
    • 然后在生成网络之后加一个判别网络结构

    这里写图片描述

    参考

    https://arxiv.org/abs/1611.08408


    Semi and Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Generative Adversarial Network

    ICCV’17

    问题

    • It aims at assigning a label to each image pixel and needs significant number of pixellevel annotated data, which is often unavailable
    • 即数据不够

    方法

    这里写图片描述

    • 将分割网络视作判别器,使用GAN的生成器扩展训练数据,从而提升训练效果。(本论文提升效果不大)

    参考

    https://arxiv.org/abs/1703.09695


    Mask R-CNN

    ICCV‘17

    问题

    • 之前的方法在 object detection and semantic segmentation 取得很好的效果,作者想扩展到 instance segmentation
    • 目标分割的难点在于,它需要正确识别出图像中所有物体的方向,并且要将不同物体精准区分开

    方法

    ![])

    • Mask R-CNN 是对 Faster R-CNN 的扩展,
    • 与bbox识别并行的增加一个预测每一个ROI的分割mask的分支
    • mask分支是应用到每一个ROI上的一个小的FCN(Fully Convolutional Network),以pix2pix的方式预测分割mask
    • RoIAlign
      • 这里写图片描述
    • ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络效果最好

    收获

    • ResNeXt-101+FPN 应该是大多数任务中最强的模型了
    • 需要精准的RoI pooling不同尺寸的feature maps可以用RoIAlign

    参考

    https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf


    Learning to Segment Every Thing

    arXiv 1711

    问题

    • 目前instancce segmentation任务分类种类过少主要是因为分割标注的数量较少
    • 而检测框的标注已经覆盖了非常多的种类
    • 如果要拓展可分割物体类别数量,则或多或少需要引入弱/半监督的学习方法

    方法

    这里写图片描述

    • In our work, the parameters of Mask R-CNN’s box head contain class-specific appearance information and can be seen as embedding vectors learned by training for the bounding box object detection task. The class embedding vectors enable transfer learning in our model by sharing appearance information between visually related classes
    • 增加一个网络,学习从box head category-specific parameters到mask head category-specific parameters的映射,这样其实就是教会了模型一个问题:给你一个box,圈住了某一个实例,如何把这个实例的mask画出来

    参考

    https://arxiv.org/abs/1711.10370

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  • CVPR2019 图像分割论文阅读(一)

    千次阅读 2019-07-24 11:32:36
    因为主要是学习图像语义分割,所以针对cvpr中的语义分割论文。 DFANET:https://arxiv.org/abs/1904.02216 是旷世公司的作品 摘要:This paper introduces an extremely efficient CNN architecture named DFANet...

    因为主要是学习图像语义分割,所以针对cvpr中的语义分割论文。

    DFANET:https://arxiv.org/abs/1904.02216

    是旷世公司的作品

    摘要:This paper introduces an extremely efficient CNN architecture named DFANet for semantic segmentation under resource constraints. Our proposed network starts from a single lightweight backbone and aggregates discriminative features through sub-network and sub-stage cascade respectively. Based on the multi-scale feature propagation, DFANet substantially reduces the number of parameters, but still obtains sufficient receptive field and enhances the model learning ability, which strikes a balance between the speed and segmentation performance. Experiments on Cityscapes and CamVid datasets demonstrate the superior performance of DFANet with 8× less FLOPs and 2× faster than the existing state-of-the-art real-time semantic segmentation methods while providing comparable accuracy. Specifically, it achieves 70.3% Mean IOU on the Cityscapes test dataset with only 1.7 GFLOPs and a speed of 160 FPS on one NVIDIA Titan X card, and 71.3% Mean IOU with 3.4 GFLOPs while inferring on a higher resolution image。

     

    本论文介绍了一种高效的CNN结构:DFANet用于在资源限制下的语义分割。

    我们提出的网络从单个轻量级骨干网开始,分别通过子网和子级级联聚合判别特征。

    基于多尺度特征传播,DFANet大大减少了参数的数量,但仍然获得了足够的感受野,提高了模型学习能力,在速度和分割性能之间取得了平衡。

    Cityscapes和CamVid数据集的实验证明了DFANet的优越性能,其FLOP比现有的最先进的实时语义分割方法少8倍,同时提供相当的精度。(其中FLOP全称floating point operations per second是描述模型的计算力,并不是德州扑克的翻前意思)一个 MFLOPS (megaFLOPS) 等于每秒1百万 (=10^6) 次的浮点运算,
    一个 GFLOPS (gigaFLOPS) 等于每秒10亿 (=10^9) 次的浮点运算,
    一个 TFLOPS (teraFLOPS) 等于每秒1万亿 (=10^12) 次的浮点运算,
    一个 PFLOPS (petaFLOPS) 等于每秒1千万亿 (=10^15) 次的浮点运算。
     

    总的来说分割率是70% 左右                   mask rcnn,91%map

    至于mean iou和map是否能放在一起比较我还没弄清楚

     

    总结:FANet是一套用在资源有限的模型,其特点是针对了轻量级的层。

     

     

    Introduction:

    介绍了现在虽然语义分割发展不错,但是实时分割还欠缺火候,而且在高性能的语义分割还不错,资源限制的语义分割更是没有研究。

    对于减少运算资源,许多方式是通过在input上做些文章,比如减小输入图像的尺寸,修剪网络中的冗余通道(

    A deep convolutional encoder-decoder architecture
    for image segmentation

    Adam Paszke, Abhishek Chaurasia, Sangpil Kim, and Eugenio Culurciello. Enet: A deep neural network architecture for real-time semantic segmentation. arXiv preprint
    arXiv:1606.02147, 2016.

    这两种方法非常愚蠢,自认为通过降低像素能够让模型运行更快,其实损失的是空间信息,这会导致小目标丧失分割能力。

    然后又有两篇论文(不列举了),通过构建了多支结构融合空间信息。这方法不错,但是对于运算资源是一种考验。

    引出了本文的论文,又不需要大量的计算资源,又是实时的。

     

     

    作者提到了空间金字塔,总是会拿卷积层会丢失信息来说事。

    然后提出他所给出的两种策略,第一,重新使用high-level特征连接每一层。

    其次,我们将网络体系结构处理路径中不同阶段的特征结合起来,以增强特征表示能力。

    (那么这两个乍一看,和FCN有什么区别?看一下图最直观)

     

    具体说明呢,就是用了空间金字塔和多尺度池化两个方案的融合,具体说来有三个方面:

     

     

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  • 联合图像分割论文摘记

    千次阅读 2014-06-16 20:31:25
    通过优化该能量方程来实现共同前景的分割。但注意,不论是L1还是L2,方程整体都是NP-hard的,因此作者采用了不同的近似方法逼近准确结果,前者采用的TRGC后者采用了二次伪布尔优化(QPBO) 沿着这一思路文[3]采用...

    [1][2]分别用潜在前景直方图的L1L2距离来衡量前景的差异,并把该差异作为一项全局约束加入基于马尔科夫随机场的能量。通过优化该能量方程来实现共同前景的分割。但注意,不论是L1还是L2,方程整体都是NP-hard的,因此作者采用了不同的近似方法逼近准确结果,前者采用的TRGC后者采用了二次伪布尔优化(QPBO

    沿着这一思路文[3]采用了一个“奖励”模型,基于该模型可以得到次模的优化解,但其中有个问题在于。前景向量的内积并不能完全说明前景向量的相似度

    [2][3]都需要用户交互来完成初始的图像中点的特征先验模型的建立

    [4]把目标方程简化为只有平滑约束和全局约束的优化形式。其中全局约束抛弃了文1中模型的选择的过程,而把前景一致性当成了一个前提。然后把全局约束定义为1个前景模型和n个背景模型,基于该潜在的n+1个模型确定各点属于前背景的概率,以EM的方式实现分割。该方法的分割结果偏向于将同一个bin同时设定为前景或者背景

    以上四种方法均是基于MRF并包含一个全局约束项,实验作用于2张的图像对,且图像之间前景的尺度基本不变。

    [7]同文[1-4]一致,都是致力于建立一个基于MRF的优化能量。能量的第一项为单张图像内部的能量项,包括像素点标号代价能量项和像素点之间标号一致性的能量项。前者通过引入的联合重要度计算了每个点的平均重要度,并规范化到[0,1],计算能量。能量的第二项为全局能量项,作者通过引入前景区域的一致性和每张图像前景和背景的不一致性,化简后得到一个次模的优化方程。此外作者还对词典的生成方法进行的改进,基本原则是基于L1L2模的特点(当作为最小化约束时,L1模趋向于集中到某几个bin入口,L2模趋向于平均到每个bin入口)。用L12模约束kmeans聚类过程是的不同图像上的相似表征可以聚类到同一类,相同图像上的各种表征尽量分开

    [11]建立了一个基于MRF的能量函数,同前面的优化方程一样该函数包含图像内能量和图像间能量,图像内的能量包含三项,第一项为各像素点的标号代价,第二项为超像素的标号代价,第三项为子区域与父区域标号差异性的代价。图像间的能量基于区域匹配得到,即匹配区域的标号差异代价。区域的匹配由基于匹配对图的方法实现。算法的开始采用了“物体性”的自动分割方法,得到初始分割区域后建立前景像素点的颜色模型及超像素的纹理模型,计算像素点和超像素的标号代价。因此整体算法也可以说是无监督的。

    [8]把待分割的图像潜在前景特征向量组合成矩阵,由于前景只有一个,因此前景特征矩阵的阶为1。在建立优化方程把该条件作为约束放入优化方程,其优点是1)不同图像上的前景尺度可容许变化 2)迭代优化的过程可分解到在每幅图像上单独进行,因此保证了分割过程与图像数目的线性关系。

    [9]把待分割图像的潜在前景特征向量组成矩阵,由于只有有限几个前景,因此该矩阵中各个向量之间的相互关系可以用一个关联矩阵C来表示。且C是稀疏的。通过将这种稀疏性形式化为全局约束放入基于MRF的能量方程中,用EM的方法优化求解各图像像素点的前背景标号。以上方法的一个局限是背景必须不同,当有相同背景出现是,作者给出了一个基于用户指导的联合分割方法。此时由于前景已固定,可采用前景向量的直接组合方式给出能量方程并通过QPB的方法求解

    [5]考察一系列分割标准,并给每个超像素的标号难度打分,每次选择一个难度最高的超像素块交给用户进行交互,完成交互后,完善先前模型,再对每个超像素块重新打分并进入新一轮的循环,知道所有的图像得到满意的分割结果为止。值得注意的是,该方法只能作用于所有图像的前景和背景都各自属于同一个类的情形,因此按文中方案为所有图像的前景和背景分别建立一个高斯混合模型(GMM

    [6]可针对多图像(>2)进行图像分割。使用判别聚类来实现分割。判别聚类的概念是指,通过建立优化方程求解给定的特征的类别标号使得如果把这些特征和所求对应标号放入SVM时,所得到的分割超平面距离最大。由判决聚类的概念很适合联合分割的问题。本文使用Ncut作为图像内部的分割基础,用判别聚类作为整个图像集的特征分类基础。

    把图像分成2部分让用户选择哪一部分为前景。文[7]是把文[6]的问题扩展到多object情形,

    图像内分割采用多分割,全局的分割用多标记判别聚类来形式化。只是整体的优化方法有所不同

    [10]的基本思想是通过对每个图像进行多次基于“对象性”的分割,并跳出其中分数最高的前n(n=50)个分割。再对目标图像集的中所有图像组成一个完全图,图的每条边有n*n种可能的权值,权值的大小通过随机树回归器学习并推导得到。最后优化得到最大化该带权图的能量,得到联合分割结果。优化算法通过A*-搜索或LBP得到

    [12]所要解决问题的基本定位是多前景分割问题,其解决方法是个迭代的过程,主要包括2个子过程,前景建模和区域标号。前景的建模过程分别基于GMMSVM对颜色和SIFT为每个前景建模(所有的背景也当做一个前景)。区域标号过程是一个拍卖算法过程,基于前面的建模过程,为每个区域计算其属于各个前景类的得分。在此基础上,将区域标号过程转化为使得整体标号划分所得分数最大的最优化组合问题。由于该问题是个指数级的组合爆炸问题,作者采用了启发式的算法近似求解最后的标号结果,具体来说,通过相邻关系减少可组合区域,在通过保留各类最高得分的区域减少候选区域集。过滤有重叠的区域的候选集,最后通过搜索算法完成标号。

     

    [1]C. Rother, T. Minka, A. Blake, and V. Kolmogorov. Cosegmentation

    of image pairs by histogram matching: Incorporating a global constraint into MRFs.

    [2]L. Mukherjee, V. Singh, and C. Dyer. Half-integrality based

    algorithms for cosegmentation of images. In CVPR, pages

    2028–2035, 2009.

    [3]D. Hochbaum and V. Singh. An efficient algorithm for cosegmentation.

    In ICCV, pages 269–276, 2009.

    [4] S. Vicente, V. Kolmogorov, and C. Rother. Cosegmentation

    revisited: Models and optimization. In ECCV, pages II: 465–479, 2010.

    [5] D. Batra, A. Kowdle, D. Parikh, J. Luo, and T. Chen. iCoseg:

    Interactive co-segmentation with intelligent scribble guidance.

    In CVPR, pages 3169–3176, 2010.

    [6] A. Joulin, F. Bach, and J. Ponce. Discriminative clustering

    for image co-segmentation. In CVPR, pages 1943–1950, 2010.

    [7] K. Chang, T. Liu, and S. Lai. From co-saliency to cosegmentation:

    An efficient and fully unsupervised energy

    minimization model. In CVPR, 2011.

    [8] L. Mukherjee, V. Singh, and J. Peng. Scale Invariant Cosegmentation

    for Image Groups. In CVPR, 2011.

    [9] L. Mukherjee, V. Singh, X. Jia and C. Maxwell D. .Analyzing the Subspace Structure of Related Images: Concurrent Segmentation of Image Sets. In ECCV 2012.

    [10] S. Vicente, C. Rother, and V. Kolmogorov. Object cosegmentation.

    In CVPR, 2011.

    [11] Jose C. Rubio1, Joan Serrat1, Antonio L′opez1, Nikos Paragios Unsupervised co-segmentation through region matching CVPR 2012

    [12] Gunhee Kim Eric P. Xing On Multiple Foreground Cosegmentation CVPR 2012

    [13] Maxwell D. Collins1 Jia Xu1 Leo Grady2 Vikas Singh1, RandomWalks based Multi-Image Segmentation: Quasiconvexity Results and GPU-based Solutions CVPR 2012

     

    Distributed Cosegmentation via Submodular Optimization

    on Anisotropic Diffusion

    将分割问题建模为各向热扩散的温度最大化问题并通过次模优化来求解。应用到联合分割时只是简单地把对应的发热点手动绑定

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  • 图像分割论文:Boundary Loss for Remote Sensing Imagery semantic segmentation Auther: Alexey Bokhovkin, Institution:Skoltech, Moscow, Publish year: 2019 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.07852v1 目前...

    图像分割论文:Boundary Loss for Remote Sensing Imagery semantic segmentation

    Auther: Alexey Bokhovkin, Institution:Skoltech, Moscow, Publish year: 2019

    论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.07852v1

    目前存在的问题:

    • 对遥感地图进行分析时,对目标实例的分割,尤其是对目标边界的确定至关重要。但目前分割任务中广泛使用的loss function,例如BCE,IoU,Dice等,不会对边界的错误划分进行惩罚。

    提出的改进方案:

    • 提出了一种用于度量边界检测精度的loss function,可以适用于不同的网络,用于二分类任务

    对比方案:

    在这里插入图片描述
    Fig1 用于对比的loss function

    边界度量:

    Scgt :class c的ground truth
    Scpd :class c的predicited segmentation
    Bcgt,Bcgt:它们各自的边界
    测准和召回:
    在这里插入图片描述
    [[ ]]为逻辑表达式的指示符函数,d(.)为以像素为单位测量的欧几里得距离,θ是预设的阈值
    边界F1度量:
    BFc1=2PcRc/(Pc+Rc)

    测试结果对比:

    在这里插入图片描述
    Fig2 (a) original image (b) ground truth © predicted by loss IoU (d) predicted by loss BF + IoU

    总结:

    提出了对图像分割的边界定义(数学表达,建立了相应的损失函数表达,将边界损失和常用分割损失函数相结合,可提高对目标边界的分割精度

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    千次阅读 2018-01-13 13:52:44
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空空如也

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