语义分割基本操作（语义分割概念及应用介绍）

威哥 2023-08-25 13:14:03 222

语义分割基本操作（语义分割概念及应用介绍）为了识别卫星图像上每个像素的土地覆盖类型（例如，城市、农业、水等区域），土地覆盖分类可以被视为多级语义分割任务。道路和建筑物检测也是交通管理，城市规划和道路监测的重要研究课题。语义分割问题也可以被认为是分类问题，其中每个像素被分类为来自一系列对象类中的某一个。因此一个使用案例是利用土地的卫星影像制图。土地覆盖信息是重要的各种应用，如监测地区的森林砍伐和城市化等。下面进入本文的主要内容：什么是语义分割？语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。

摘要： 一份关于语义分割的基本概述，涵盖语义分割的特征和可能的用途，包括地质检测、自动驾驶、面部识别等。

近年来，以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能，但在整个深度学习过程，需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像，在这一过程中，应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。

早期，计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素，例如边缘（线和曲线）或渐变。然而，仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像，它将属于同一目标的图像部分聚集在一起，从而扩展了语义分割的应用场景。

识别每个像素或分组像素一起分配类别的过程可以通过以下过程：

图像分类（image classification）——识别图像中存在的内容;
物体识别和检测（object recognition and detection）——识别图像中存在的内容和位置（通过边界框）；
语义分割（semantic segmentation） ——识别图像中存在的内容以及位置（通过查找属于它的所有像素）

下面进入本文的主要内容：

什么是语义分割？

语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据（例如，平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。许多人使用术语全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。

语义分割问题也可以被认为是分类问题，其中每个像素被分类为来自一系列对象类中的某一个。因此一个使用案例是利用土地的卫星影像制图。土地覆盖信息是重要的各种应用，如监测地区的森林砍伐和城市化等。

为了识别卫星图像上每个像素的土地覆盖类型（例如，城市、农业、水等区域），土地覆盖分类可以被视为多级语义分割任务。道路和建筑物检测也是交通管理，城市规划和道路监测的重要研究课题。

目前，几乎没有大规模公开可用的数据集（例如：SpaceNet），数据标记始终是分割任务的瓶颈。

2.用于自动驾驶

自动驾驶是一项复杂的机器人任务，需要在不断变化的环境中进行感知、规划和执行。由于其安全性至关重要，因此还需要以最高精度执行此任务。语义分割提供有关道路上自由空间的信息，以及检测车道标记和交通标志等信息。

语义分割基本操作（语义分割概念及应用介绍）(1)

3.用于面部分割

语义分割基本操作（语义分割概念及应用介绍）(2)

面部的语义分割通常涉及诸如皮肤、头发、眼睛、鼻子、嘴巴和背景等的分类。面部分割在计算机视觉的许多面部应用中是有用的，例如性别、表情、年龄和种族的估计。影响人脸分割数据集和模型开发的显著因素是光照条件、面部表情、面部朝向、遮挡和图像分辨率的变化等。

4.时尚——分类服装

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由于服装数量众多，服装解析与其他服务相比是一项非常复杂的任务。这与一般的物体或场景分割问题不同，因为细粒度的衣物分类需要基于衣服的语义、人体姿势的可变性和潜在的大量类别的更高级别判断。服装解析在视觉领域中得到了积极的研究，因为它在现实世界的应用程序即电子商务中具有巨大的价值。Fashionista和CFPD数据集等一些公开的数据集促进了服装领域的语义分割研究。