计算机视觉框架OpenMMLab开源学习（六）：语义分割基础
✨写在前面：强烈推荐给大家一个优秀的人工智能学习网站，内容包括人工智能基础、机器学习、深度学习神经网络等，详细介绍各部分概念及实战教程，通俗易懂，非常适合人工智能领域初学者及研究者学习。➡️点击跳转到网站。
语义分割
前言：本系列第六篇文章主要介绍语义分割知识，了解计算机视觉框架OpenMMLab的MMSegmentation工具基本原理及使用，为后续语义分割实战做铺垫。
本节内容：
• 语义分割的基本思路• 深度学习下的语义分割模型• 全卷积网络• 空洞卷积与 DeepLab 模型上下文信息与 PSPNet 模型• 分割模型的评估方法• 实践 MMSegmentation
语义分割概念
任务： 将图像按照物体的类别分割成不同的区域 等价于： 对每个像素进行分类。
语义分割应用：
无人驾驶汽车，人像分割，智能遥感，医疗影像分析
mmdet是实例分割，先做检测
- 语义分割 ： 仅考虑像素的类别 不分割同一类的不同实体
- 实例分割 ： 分割不同的实体 仅考虑前景物体
- 全景分割 ： 背景仅考虑类别 前景需要区分实体
语义分割的基本思路
在原图上计算卷积，计算复用结果相同
问题：全连接层要求固定输入大小
兼容任意尺寸的图，没有全连接层
深度学习下的语义分割模型
升采样：双线性插值和转置卷积
池化，卷积降采样，语义分割需要升采样
卷积，空间语义会因为降采样逐渐丢失位置信息
问题:基于顶层特征预测，再升采样 32 倍得到的预测图较为粗糙
分析:高层特征经过多次降采样，细节丢失严重
解决思路: 结合低层次和高层次特征图
Unet 2015
上下文信息和PSPNet
图块周围的像素块，图像周围的内容：上下文
有歧义的区域：
滑动窗口会丢失上下文信息，并且低效，需要更大范围的信息
图像周围的内容（也称上下文）可以帮助我们做出更准确的判断。
方案：增加感受野更大的网络分支，将上下文信息导入局部预测中
PSPNet2016
不同感受野的上下文信息
空洞卷积与DeepLab系列算法
DeepLab 是语义分割的又一系列工作，其主要贡献为:
- 使用空洞卷积解决网络中的下采样问题
- 使用条件随机场 CRF 作为后处理手段，精细化分割图
- 使用多尺度的空洞卷积(ASPP 模块)捕上下文信息
DeepLab v1
发表于2014 年，后于 2016、2017、2018 年提出 v2、v3、v3+ 版本
空洞卷积解决下采样问题
问题：图像分类模型中的下采样层使输出尺寸变小
- 如果将池化层和卷积中的步长去掉
- 可以减少下采样的次数;
- 特征图就会变大，需要对应增大卷积核，以维持相同的感受野，但会增加大量参数
解决方案：
使用空洞卷积(Dilated Convolution/Atrous Convolution)，在不增加参数的情况下增大感受野
下采样加标准卷积等价于空洞卷积
使用空洞卷积可以得到相同分辨率的特征图，且无需额外插值操作
- 去除分类模型中的后半部分的下采样层
- 后续的卷积层改为膨胀卷积，并且逐步增加rate来维持原网络的感受野
条件随机场Conditional Random Field，CRF
问题：模型直接输出的分割图较为粗糙，尤其在物体边界处不能产生很好的分割结果
一种后处理，使得语义边界分割精确
能量函数，可以看做一种损失函数
ASPP 空间金字塔池化 Atrous Spatial Pyramid Pooling
PSPNet 使用不同尺度的池化来获取不同尺度的上下文信息
DeepLab v2&v3 使用不同尺度的空洞卷积达到类似的效果
更大膨胀率的空洞卷积--->>>更大的感受野--->>>更多的上下文特征
DeepLab v3+
- DeepLab v2 / v3 模型使用 ASPP 捕捉上下文特征
- Encoder / Decoder 结构（如 UNet） 在上采样过程中融入低层次的特征图，以获得更精细的分割图
DeepLab v3+ 将两种思路融合，在原有模型结构上增加了一个简单的 decoder 结构
- Encoder 通过ASPP 产生多尺度的高层语义信息
- Decoder 主要融合低层特征产生精细的分割结果
经典语义分割算法
语义分割模型的评估
在机器学习分类项目中，我们一般：
用precision来评估某类别分类的准确性； 用accuracy来评估总体分类的准确性。
recall与precision区别：
（1）recall，召回率又名查全率，与漏报率有关，（漏报率，FN，即错误的预测为负样本，换句话说，将实际为正的样本预测为负），详情参照混淆矩阵，如下。
| 预测为正样本（positive，P） | 预测为负样本（negative，N） | |
|---|---|---|
| 实际为正样本 (True, T) | TP | FN |
| 实际为负样本 (False, F) | FP | TN |
其中，T指预测正确（预测为正样本，实际也为正样本的情况），F指预测错误。
recall=TP/(TP+FN)，可理解为，实际为正的样本中，预测正确的样本的比例。
应用于，医生预测病人癌症的情况，病人更关注的是是否漏报，漏报会导致病被忽略，延误治疗。
通过记忆漏报率，可清晰理解recall的概念。
（2）precision，精准率又名查准率，与误报率有关，（误报率，FP，即错误的预测为正样本，换句话说，将实际为负的样本预测为正）。
precision=TP/(TP+FP)，可理解为，在预测为正的样本集合中，预测正确的样本的比例。
总结：
本系列第六篇文章主要介绍语义分割知识，了解计算机视觉框架OpenMMLab的MMSegmentation工具基本原理及使用，为后续语义分割实战做铺垫。