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深度学习之语义分割

article 2025/3/28 12:23:52

深度学习语义分割

语义分割是计算机视觉中的一项关键任务，旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。与目标检测不同，语义分割不区分同一类别的不同实例。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在这一领域取得了显著进展。

1. 核心概念

像素级分类：为每个像素分配类别标签。
全卷积网络（FCN）：将传统CNN的全连接层替换为卷积层，实现任意尺寸图像的输入和输出。
上采样：通过反卷积或插值恢复特征图的空间分辨率。

2. 常用模型

FCN：首个全卷积网络，通过反卷积层上采样。
U-Net：医学图像分割常用，具有编码器-解码器结构和跳跃连接。
SegNet：编码器-解码器架构，使用池化索引进行上采样。
DeepLab系列：结合空洞卷积和多尺度信息，提升分割精度。

3. 关键技术

空洞卷积（Atrous Convolution）：扩大感受野而不增加参数。
金字塔池化（ASPP）：捕捉多尺度信息。
CRF（条件随机场）：后处理优化分割结果。

4. 损失函数

交叉熵损失：常用多类分类损失。
Dice损失：适用于类别不平衡。
IoU损失：直接优化交并比。

5. 数据集

PASCAL VOC：20个类别，常用于基准测试。
Cityscapes：城市街道场景，19个类别。
COCO：80个类别，包含实例分割。

6. 评估指标

像素准确率（Pixel Accuracy）：正确分类像素比例。
平均IoU（Mean Intersection over Union）：各类别IoU的平均值。
Dice系数：衡量预测与真实标签的重叠度。

7. 应用领域

医学影像：如肿瘤分割。
自动驾驶：道路、行人分割。
遥感图像：土地利用分类。

8.示例Demo

9.Demo示例代码

 private void BtnTest_Click(object sender, EventArgs e)
 {
     showWorkMsg(listView1, "开始检测", Color.DarkBlue);
     HObject ho_Image = null, ho_Sement = null, ho_Region = null;
     HObject ho_RegionAffineTrans = null;

     // Local control variables 

     HTuple hv_WindowHandle = new HTuple();
     HTuple  hv_WindowDict = new HTuple();
     HTuple hv_DLDatasetInfo = new HTuple(), hv_ImageFiles = new HTuple();
     HTuple hv_Index = new HTuple(), hv_Seconds = new HTuple();
     HTuple hv_Width = new HTuple(), hv_Height = new HTuple();
     HTuple hv_DLSampleInference = new HTuple(), hv_DLResult = new HTuple();
     HTuple hv_sR = new HTuple(), hv_sC = new HTuple(), hv_HomMat2DIdentity = new HTuple();
     HTuple hv_HomMat2DScale = new HTuple(), hv_Seconds1 = new HTuple();
     HTuple hv_T = new HTuple(), hv___Tmp_Ctrl_0 = new HTuple();
     // Initialize local and output iconic variables 
     HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Image);
     HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Sement);
     HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Region);
     HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_RegionAffineTrans);
     hv_Width.Dispose(); hv_Height.Dispose();
     HOperatorSet.GetImageSize(HIMage, out hv_Width, out hv_Height);
     hv_WindowDict.Dispose();
     HOperatorSet.CreateDict(out hv_WindowDict);
     hv_DLDatasetInfo.Dispose();
     HOperatorSet.CreateDict(out hv_DLDatasetInfo);
     hv___Tmp_Ctrl_0.Dispose();
     HOperatorSet.GetDlModelParam(hv_DLModelHandle, "class_ids", out hv___Tmp_Ctrl_0);
     HOperatorSet.SetDictTuple(hv_DLDatasetInfo, "class_ids", hv___Tmp_Ctrl_0);
     hv___Tmp_Ctrl_0.Dispose();
     HOperatorSet.GetDlModelParam(hv_DLModelHandle, "class_names", out hv___Tmp_Ctrl_0);
     HOperatorSet.SetDictTuple(hv_DLDatasetInfo, "class_names", hv___Tmp_Ctrl_0);
     hv___Tmp_Ctrl_0.Dispose();
     HOperatorSet.GetDlModelParam(hv_DLModelHandle, "image_height", out hv___Tmp_Ctrl_0);
     HOperatorSet.SetDictTuple(hv_DLDatasetInfo, "imageHeight", hv___Tmp_Ctrl_0);
     hv___Tmp_Ctrl_0.Dispose();
     HOperatorSet.GetDlModelParam(hv_DLModelHandle, "image_width", out hv___Tmp_Ctrl_0);
     HOperatorSet.SetDictTuple(hv_DLDatasetInfo, "imageWidth", hv___Tmp_Ctrl_0);
     hv_DLSampleInference.Dispose();
     Dl.gen_dl_samples_from_images(HIMage, out hv_DLSampleInference);
     Dl.preprocess_dl_samples(hv_DLSampleInference, hv_DLPreprocessParam);
     hv_DLResult.Dispose();
     HOperatorSet.ApplyDlModel(hv_DLModelHandle, hv_DLSampleInference, new HTuple(), out hv_DLResult);
     ho_Sement.Dispose();
     ho_Sement = hv_DLResult.TupleGetDictObject("segmentation_image");
     ho_Region.Dispose();
     HOperatorSet.Threshold(ho_Sement, out ho_Region, 1, 10);
     hv_sR.Dispose();
     hv_sR = hv_Height / (hv_DLDatasetInfo.TupleGetDictTuple("imageHeight"));
     hv_sC.Dispose();
     hv_sC = hv_Width / (hv_DLDatasetInfo.TupleGetDictTuple("imageWidth"));
     hv_HomMat2DIdentity.Dispose();
     HOperatorSet.HomMat2dIdentity(out hv_HomMat2DIdentity);
     hv_HomMat2DScale.Dispose();
     HOperatorSet.HomMat2dScaleLocal(hv_HomMat2DIdentity, hv_sR, hv_sC, out hv_HomMat2DScale);
     ho_RegionAffineTrans.Dispose();
     HOperatorSet.AffineTransRegion(ho_Region, out ho_RegionAffineTrans, hv_HomMat2DScale,"nearest_neighbor");
     hSW.SetDraw("margin");
     hSW.SetColor("green");
     hSW.DispObj(HIMage);
     hSW.DispObj(ho_RegionAffineTrans);
     FormMain.SetDisplayFont(hSW, 30, "true", "false");
     FormMain.DisMsg(hSW, "OK " , ImgOrWindow.window, 100, 100, "lime green", "false");
     showWorkMsg(listView1, "检测完成", Color.DarkBlue);



 }

10.未来方向