基于人工智能和深度學(xué)習(xí)方法的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在過(guò)去10年里取得了顯著進(jìn)展。如今，它被用于圖像分類(lèi)、人臉識(shí)別、圖像中物體的識(shí)別、視頻分析和分類(lèi)以及機(jī)器人和自動(dòng)駕駛車(chē)輛的圖像處理等應(yīng)用上。

許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)需要對(duì)圖像進(jìn)行智能分割，以理解圖像中的內(nèi)容，并使每個(gè)部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術(shù)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)理解圖像的每個(gè)像素所代表的真實(shí)物體，這在十年前是無(wú)法想象的。

深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺(jué)輸入的模式，以預(yù)測(cè)組成圖像的對(duì)象類(lèi)。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)模型通常在專(zhuān)門(mén)的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行，以減少計(jì)算時(shí)間。

什么是圖像分割?

圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)關(guān)鍵過(guò)程。它包括將視覺(jué)輸入分割成片段以簡(jiǎn)化圖像分析。片段表示目標(biāo)或目標(biāo)的一部分，并由像素集或“超像素”組成。圖像分割將像素組織成更大的部分，消除了將單個(gè)像素作為觀察單位的需要。圖像分析有三個(gè)層次：

• 分類(lèi) - 將整幅圖片分成“人”、“動(dòng)物”、“戶(hù)外”等類(lèi)別
• 目標(biāo)檢測(cè) - 檢測(cè)圖像中的目標(biāo)并在其周?chē)?huà)一個(gè)矩形，例如一個(gè)人或一只羊。
• 分割 - 識(shí)別圖像的部分，并理解它們屬于什么對(duì)象。分割是進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和分類(lèi)的基礎(chǔ)。

語(yǔ)義分割 vs. 實(shí)例分割

在分割過(guò)程本身，有兩個(gè)粒度級(jí)別：

• 語(yǔ)義分割 - 將圖像中的所有像素劃分為有意義的對(duì)象類(lèi)。這些類(lèi)是“語(yǔ)義上可解釋的”，并對(duì)應(yīng)于現(xiàn)實(shí)世界的類(lèi)別。例如，你可以將與貓相關(guān)的所有像素分離出來(lái)，并將它們涂成綠色。這也被稱(chēng)為dense預(yù)測(cè)，因?yàn)樗A(yù)測(cè)了每個(gè)像素的含義。

• 實(shí)例分割 - 標(biāo)識(shí)圖像中每個(gè)對(duì)象的每個(gè)實(shí)例。它與語(yǔ)義分割的不同之處在于它不是對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi)。如果一幅圖像中有三輛車(chē)，語(yǔ)義分割將所有的車(chē)分類(lèi)為一個(gè)實(shí)例，而實(shí)例分割則識(shí)別每一輛車(chē)。

傳統(tǒng)的圖像分割方法

還有一些過(guò)去常用的圖像分割技術(shù)，但效率不如深度學(xué)習(xí)技術(shù)，因?yàn)樗鼈兪褂脟?yán)格的算法，需要人工干預(yù)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。這些包括:

• 閾值 - 將圖像分割為前景和背景。指定的閾值將像素分為兩個(gè)級(jí)別之一，以隔離對(duì)象。閾值化將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像或?qū)⒉噬珗D像的較亮和較暗像素進(jìn)行區(qū)分。
• K-means聚類(lèi) - 算法識(shí)別數(shù)據(jù)中的組，變量K表示組的數(shù)量。該算法根據(jù)特征相似性將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(或像素)分配到其中一組。聚類(lèi)不是分析預(yù)定義的組，而是迭代地工作，從而有機(jī)地形成組。
• 基于直方圖的圖像分割 - 使用直方圖根據(jù)“灰度”對(duì)像素進(jìn)行分組。簡(jiǎn)單的圖像由一個(gè)對(duì)象和一個(gè)背景組成。背景通常是一個(gè)灰度級(jí)，是較大的實(shí)體。因此，一個(gè)較大的峰值代表了直方圖中的背景灰度。一個(gè)較小的峰值代表這個(gè)物體，這是另一個(gè)灰色級(jí)別。
• 邊緣檢測(cè) - 識(shí)別亮度的急劇變化或不連續(xù)的地方。邊緣檢測(cè)通常包括將不連續(xù)點(diǎn)排列成曲線(xiàn)線(xiàn)段或邊緣。例如，一塊紅色和一塊藍(lán)色之間的邊界。

深度學(xué)習(xí)如何助力圖像分割方法

現(xiàn)代圖像分割技術(shù)以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為動(dòng)力。下面是幾種用于分割的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)：

使用CNN進(jìn)行圖像分割，是將圖像的patch作為輸入輸入給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)像素進(jìn)行標(biāo)記。CNN不能一次處理整個(gè)圖像。它掃描圖像，每次看一個(gè)由幾個(gè)像素組成的小“濾鏡”，直到它映射出整個(gè)圖像。

傳統(tǒng)的cnn網(wǎng)絡(luò)具有全連接的層，不能處理不同的輸入大小。FCNs使用卷積層來(lái)處理不同大小的輸入，可以工作得更快。最終的輸出層具有較大的感受野，對(duì)應(yīng)于圖像的高度和寬度，而通道的數(shù)量對(duì)應(yīng)于類(lèi)的數(shù)量。卷積層對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi)，以確定圖像的上下文，包括目標(biāo)的位置。

集成學(xué)習(xí) 將兩個(gè)或兩個(gè)以上相關(guān)分析模型的結(jié)果合成為單個(gè)。集成學(xué)習(xí)可以提高預(yù)測(cè)精度，減少泛化誤差。這樣就可以對(duì)圖像進(jìn)行精確的分類(lèi)和分割。通過(guò)集成學(xué)習(xí)嘗試生成一組弱的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器，對(duì)圖像的部分進(jìn)行分類(lèi)，并組合它們的輸出，而不是試圖創(chuàng)建一個(gè)單一的最優(yōu)學(xué)習(xí)者。

DeepLab 使用DeepLab的一個(gè)主要?jiǎng)訖C(jī)是在幫助控制信號(hào)抽取的同時(shí)執(zhí)行圖像分割 —— 減少樣本的數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)必須處理的數(shù)據(jù)量。另一個(gè)動(dòng)機(jī)是啟用多尺度上下文特征學(xué)習(xí) —— 從不同尺度的圖像中聚合特征。DeepLab使用ImageNet預(yù)訓(xùn)練的ResNet進(jìn)行特征提取。DeepLab使用空洞卷積而不是規(guī)則的卷積。每個(gè)卷積的不同擴(kuò)張率使ResNet塊能夠捕獲多尺度的上下文信息。DeepLab由三個(gè)部分組成：

• Atrous convolutions — 使用一個(gè)因子，可以擴(kuò)展或收縮卷積濾波器的視場(chǎng)。
• ResNet — 微軟的深度卷積網(wǎng)絡(luò)(DCNN)。它提供了一個(gè)框架，可以在保持性能的同時(shí)訓(xùn)練數(shù)千個(gè)層。ResNet強(qiáng)大的表征能力促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的發(fā)展，如物體檢測(cè)和人臉識(shí)別。
• Atrous spatial pyramid pooling (ASPP) — 提供多尺度信息。它使用一組具有不同擴(kuò)展率的復(fù)雜函數(shù)來(lái)捕獲大范圍的上下文。ASPP還使用全局平均池(GAP)來(lái)合并圖像級(jí)特征并添加全局上下文信息。

SegNet neural network 一種基于深度編碼器和解碼器的架構(gòu)，也稱(chēng)為語(yǔ)義像素分割。它包括對(duì)輸入圖像進(jìn)行低維編碼，然后在解碼器中利用方向不變性能力恢復(fù)圖像。然后在解碼器端生成一個(gè)分割圖像。

圖像分割的應(yīng)用

圖像分割有助于確定目標(biāo)之間的關(guān)系，以及目標(biāo)在圖像中的上下文。應(yīng)用包括人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別和衛(wèi)星圖像分析。例如，零售和時(shí)尚等行業(yè)在基于圖像的搜索中使用了圖像分割。自動(dòng)駕駛汽車(chē)用它來(lái)了解周?chē)沫h(huán)境。

目標(biāo)檢測(cè)和人臉檢測(cè)

這些應(yīng)用包括識(shí)別數(shù)字圖像中特定類(lèi)的目標(biāo)實(shí)例。語(yǔ)義對(duì)象可以分類(lèi)成類(lèi)，如人臉、汽車(chē)、建筑物或貓。

• 人臉檢測(cè) - 一種用于許多應(yīng)用的目標(biāo)檢測(cè)，包括數(shù)字相機(jī)的生物識(shí)別和自動(dòng)對(duì)焦功能。算法檢測(cè)和驗(yàn)證面部特征的存在。例如，眼睛在灰度圖像中顯示為谷地。
• 醫(yī)學(xué)影像 - 從醫(yī)學(xué)影像中提取臨床相關(guān)信息。例如，放射學(xué)家可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)分析，通過(guò)將圖像分割成不同的器官、組織類(lèi)型或疾病癥狀。這可以減少運(yùn)行診斷測(cè)試所需的時(shí)間。
• 機(jī)器視覺(jué) - 捕捉和處理圖像，為設(shè)備提供操作指導(dǎo)的應(yīng)用。這包括工業(yè)和非工業(yè)的應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)使用專(zhuān)用攝像機(jī)中的數(shù)字傳感器，使計(jì)算機(jī)硬件和軟件能夠測(cè)量、處理和分析圖像。例如，檢測(cè)系統(tǒng)為汽水瓶拍照，然后根據(jù)合格 - 不合格標(biāo)準(zhǔn)分析圖像，以確定瓶子是否被正確地填充。

視頻監(jiān)控 — 視頻跟蹤和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

這涉及到在視頻中定位移動(dòng)物體。其用途包括安全和監(jiān)視、交通控制、人機(jī)交互和視頻編輯。

• 自動(dòng)駕駛 自動(dòng)駕駛汽車(chē)必須能夠感知和理解他們的環(huán)境，以便安全駕駛。相關(guān)類(lèi)別的對(duì)象包括其他車(chē)輛、建筑物和行人。語(yǔ)義分割使自動(dòng)駕駛汽車(chē)能夠識(shí)別圖像中的哪些區(qū)域可以安全駕駛。
• 虹膜識(shí)別 一種能識(shí)別復(fù)雜虹膜圖案的生物特征識(shí)別技術(shù)。它使用自動(dòng)模式識(shí)別來(lái)分析人眼的視頻圖像。
• 人臉識(shí)別 從視頻中識(shí)別個(gè)體。這項(xiàng)技術(shù)將從輸入圖像中選擇的面部特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉進(jìn)行比較。

零售圖像識(shí)別

這個(gè)應(yīng)用讓零售商了解貨架上商品的布局。算法實(shí)時(shí)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)，檢測(cè)貨架上是否有商品。如果有產(chǎn)品缺貨，他們可以找出原因，通知跟單員，并為供應(yīng)鏈的相應(yīng)部分推薦解決方案。