基于深度卷积神经网络的图像语义分割

近年来,以深度卷积神经网络(DEEP Convolutional Neural Network,DCNN)为代表结合条件随机场(Conditional Random Field,CRF)的深度学习算法在图像分割领域中有非常出色的表现。文中首先介绍传统的深度卷积神经网络在图像分割中面临的三个问题以及所借鉴的相关理论;其次介绍对传统深度卷积神经网络三个方面的改进;最后是本次实验的结果和分析。     

一种有效融合多尺度特征的图像语义分割方法

卷积神经网络在高级计算机视觉任务中展现出强 大的特征学习能力,已经在图像语义 分割任务 中取得了显著的效果。然而,如何有效地利用多尺度的特征信息一直是个难点。本文提出一 种有效 融合多尺度特征的图像语义分割方法。该方法包含4个基础模块,分别为特征融合模块(feature fusion module,FFM)、空 间信息 模块(spatial information module,SIM)、全局池化模块(global pooling module,GPM)和边界细化模块(boundary refinement module,BRM)。FFM采用了注意力机制和残差结构,以提高 融合多 尺度特征的效率,SIM由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以 辅助定 位对象的边缘信息,GPM提取图像的全局信息,能够显著提高模型的性能,BRM以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。本文在全卷积神经网络中添加4个基础模块, 从而有 效地利用多尺度的特征信息。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结 果表明该方法相比全卷积神 经网络的平均交并比提高了8.7%,在同一框架下与其他方法的对比结 果也验证了其性能的有效性。     

全局特征提取的全卷积网络图像语义分割算法

以全卷积神经网络为基础设计图像语义分割算法框架,设计全局特征提取模块提升高维语义特征的提取能力,引入带孔卷积算子保留图像细节并提升分割结果的分辨率.通过搭建端到端的图像语义分割算法框架进行训练,在可见光数据集上对算法框架进行性能评估,结果表明,本文方法在可见光图像上取得良好的语义分割性能和精度.本文还在不借助红外数据标注训练的情况下对红外图像进行分割,结果证明本文方法在典型红外目标如行人、车辆的分割中也有较好的表现.     

改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割

针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到肿瘤信息更加全面的预处理图像;然后采用融合三次脑肿瘤特征信息的改进全卷积神经网络对预处理图像进行粗分割,并且在每个卷积层后加入批量正则化层以加快网络训练的收敛速度,提高训练模型精度;最后融合全连接条件随机场细化粗分割结果中的脑肿瘤边界。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络脑肿瘤图像分割算法,本算法在分割精度和稳定性上有了较大提升,平均Dice可达91.29%,实时性较好,利用训练模型平均1s内可完成单张脑肿瘤图像的分割。      

基于深度学习的图像语义分割方法综述

图像语义分割技术是计算机视觉领域的核心研究内容 之一,在生产生活中有着广泛的应用需求。随着计算机性能的提升和深度学习技术的不断发展,研究者们对图像语义分割的实际效果和性能有着越来越高的研究热情。文章通过对图像语义分割方法的研究整理,梳理出现阶段图像语义分割研究的主要问题,针对这些主要问题整理了研究者们提出的解决方法和思路,介绍了语义分割领域常用的公共数据集以及算法性能评价标准,最后对各个算法进行性能的比较和评价,并对图像语义分割领域下一步的研究热点方向进行了展望。     

多尺度特征融合全卷积神经网络脑肿瘤MR图像分割

针对传统以及基于深度学习的脑肿瘤MR图像分割方法存在精度低、特征信息丢失等问题,提出一种多尺度特征融合全卷积神经网络的脑肿瘤MR图像分割算法.该算法首先对脑肿瘤MR图像的4种模态进行归一化处理;将得到的结果通过多尺度特征融合全卷积神经网络(MFF-FCN).该网络是在全卷积神经网络的基础上,引入5×5、7×7大小的卷积...     

基于卷积神经网络的图像语义分割技术

本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。     

基于深度卷积网络的高分遥感图像语义分割

随着我国高分对地观测系统的不断发展,对高分影像智能化分析与处理的应用需求愈来愈多,基于深度学习语义分割的影像分类也受到高度关注。作为近景图像语义分割的热点模型,Deeplab网络在应用时取得了良好的效果。为了解决多尺度高分辨率遥感影像语义分割问题,本文首先利用空洞卷积扩大Atrous空间金字塔池化（ASPP）结构的感受野,然后对DeepLabv3进行改进并将其用于高分2号遥感影像的分类处理。我们以郴州地区的高分遥感影像为研究对方法进行了验证,首先对原始影像进行预处理,再对预处理图像进行数据增强与扩充,最后通过对不同参数条件下的分类结果进行对比,分析该模型的适应性和精确性。在我们的数据集中,本文方法的实验分类像素精度为88.2％,MIoU达到72.5％,得到了比Deeplab更好的分类效果。      

基于深度学习的语义分割网络

提出了一种基于深度学习的语义分割网络。该网络通过多孔卷积设计了一个能提取图像多尺度信息的空间金字塔模块,并通过大量实验探索了空间金字塔模块中多孔采样率和多尺度分支对于网络场景解析能力的影响。讨论了网络训练中不同超参数对于网络性能的影响。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其它state-of-the-art的语义分割网络相比,本文设计的网络性能突出。最后,还对基于红外图像的语义分割进行了初步探索。     

基于深度卷积神经网络的气象雷达噪声图像语义分割方法

针对新一代多普勒气象雷达的散射回波图像受非降雨等噪声回波干扰导致精细化短时气象预报准确度降低的问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的气象雷达噪声图像语义分割方法。首先,设计一种深度卷积神经网络模型(DCNNM),利用MJDATA数据集的训练集数据进行训练,通过前向传播过程提取特征,将图像高维全局语义信息与局部特征细节融合;然后,利用训练误差值反向传播迭代更新网络参数,实现模型的收敛效果最优化;最后,通过该模型对气象雷达图像数据进行分割处理。实验结果表明,该文方法对气象雷达图像的去噪效果较好,与光流法、全卷积网络(FCN)等方法相比,该文方法对气象雷达图像中真实回波和噪声回波的识别准确率高,图像的像素精度较高。     

多尺度特征对齐聚合的语义分割方法

卷积神经网络在对图像进行语义分割时,高层特征经过降采样和padding操作和低层特征之间容易产生错位。为了解决高低层特征之间的错位问题,更好地聚合多尺度特征信息,提出了一种带有多尺度特征对齐聚合（MFAA）模块的语义分割方法。MFAA模块采用一种可学习插值策略来学习像素的变换偏移,可以有效缓解不同尺度特征聚合的特征不对齐问题,同时模块内的注意力机制提高了解码器恢复重要细节特征的能力。该方法利用高层特征的语义信息和低层特征的空间信息,通过多个MFAA模块将高低层特征对齐之后聚合到一起,从而实现图像更加精细的语义分割效果。将所提网络结构在语义分割数据集PASCAL VOC 2012上进行了验证,使用ResNet-50作为骨干网络时在验证集上的平均交并比值达到了78.4%。实验结果表明,该方法与几种主流分割方法相比在评价指标方面存在优越性,可以有效提高图像分割的效果。     

一种新的多尺度深度学习图像语义理解方法研究

如何在深度学习中融合 图像的多尺度信息,是基于深度学习的视觉算法需要解决的一个关键问题。本文提出一种基 于多尺度交替 迭代训练的深度学习方法,并应用于图像的语义理解。算法采用卷积神经网络(CNN)从原始 图像中提取稠密性特征 来编码以每个像素为中心的矩形区域,将多个尺度图像交替迭代训练,能够捕获不同尺度下 的纹理、颜色和 边缘等重要信息。在深度学习提取特征分类结果的基础上,提出了一种结合超像素分割的方 法,统计超像 素块的主导类别,来校正分类错误的像素类别,同时描绘出目标区域边界轮廓,完成最终的 语义理解。在Stanford Background Dataset 8类数据集上验证了本文方法的有效性,准确 率达到77.4%。     

基于多尺度偶数卷积注意力U-Net的医学图像分割

为了提高U-Net网络性能的同时尽可能减少额外计算量,本文提出了一种新的多尺度偶数卷积注意力UNet(Multiscale Even Convolution Attention U-Net,MECAU-Net)网络。该网络在编码端采用2×2偶数卷积代替3×3卷积进行特征提取,并借鉴多尺度思想,采用4×4偶数卷积将得到的信息直接传递给主干部分,以获取更全面的图像信息并减少额外计算开销,同时还采用对称填充解决偶数卷积提取信息过程中产生的偏移问题。此外,在2×2偶数卷积模块后加入卷积注意力模块,结合空间和通道注意力,在提取更丰富的信息的同时几乎不增加额外开销。最后,在两个医学图像数据集上进行仿真实验,实验结果表明提出的MECAU-Net网络相对于U-Net在稍微增加计算成本的情况下,分割性能得到了较大的提升,并比其他对比网络取得更好的分割性能的同时还降低了参数量。     

基于Kohonen神经网络的深度图像分割方法

提出一种基于Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络无监督的深度图像分割方法。首先计算了深度图像各点的导数,进而得到各点的法向,以法向和深度值作为每一点的特征矢量,引入自组织神经网络进行初始的聚类;为消除初始聚类产生的过分割现象,采取相邻表面片法向分析的方法进行再分割,得到最终的分割结果。本方法避免了通常的区域分割方法初始种子不易选取的弱点,聚类所用样本少,速度快。实验结果表现了算法良好的性能。     

基于深度网络的图像语义分割综述

图像语义分割不仅预测一幅图像中的不同类别,同时还定位不同语义类别的位置,具有重要的研究意义和应用价值.本文阐述了图像语义分割最新的研究成果和方法,从三个角度综述了基于深度卷积神经网络的图像语义分割模型,分别是基于候选区域模型、基于全卷积网络模型和基于弱监督学习的语义分割模型,对这三类模型的方法和结构进行了详细的研究和分析.并在PASCAL VOC 2012数据集上对一些代表性的语义分割算法的性能进行了比较分析.     

基于多尺度多路径FCN的视网膜血管分割

视网膜血管的形态结构信息可以为糖尿病、高血压等疾病提供诊断依据。提出了一种基于多尺度多路径的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法。首先,利用空洞卷积代替池化层和上采样操作,在不增加参数的情况下增加感受野,避免了细节信息的丢失;其次,通过使用不同空洞率的空洞卷积实现图像数据的多尺度特征提取,充分学习图像的多尺度特征,避免网络过深,并提升了细小血管的提取能力;同时,利用跳层结构在网络中建立多条信息流通路径,通过多路径信息流充分传递多尺度特征信息,提高网络预测效果。实验结果表明,该算法在DRIVE数据集上的平均准确度、灵敏度和特异性分别为95. 46%、81. 24%、97. 77%,取得了较好的视网膜血管的分割效果。