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主要贡献和方法
DeepLab系统提出了一个名为“DeepLab”的系统该系统结合了深度卷积神经网络DCNNs和全连接条件随机场CRFs用于提高图像分割的精度。解决定位问题DCNNs在高层视觉任务中表现出色但在像素级分类任务中由于其固有的不变性特性导致其在定位精度上存在不足。通过与全连接CRF结合DeepLab系统能够更准确地定位对象边界。“空洞算法”Atrous Convolution使用“空洞算法”来替代传统的池化层从而允许在不降低分辨率的情况下进行卷积运算这有助于在更细的尺度上进行特征提取。全连接CRF利用全连接CRF来进一步细化分割结果CRF能够捕捉像素间的长距离依赖关系从而提高分割的局部精度。速度与精度DeepLab系统在速度和精度上都取得了很好的平衡。在现代GPU上该系统能够以每秒8帧的速度运行同时在PASCAL VOC-2012语义图像分割任务上达到了71.6%的IOU准确率。
实验和结果
数据集使用PASCAL VOC-2012数据集进行训练和测试该数据集包含20个前景对象类别和1个背景类别。训练过程首先对ImageNet预训练的VGG-16网络进行微调以适应VOC的21类像素分类任务。然后对全连接CRF模型的参数进行交叉验证。评估在验证集上进行大部分评估并在测试集上评估模型变体。DeepLab-CRF和DeepLab-MSc-CRF模型在测试集上取得了优异的性能。
未来研究
模型改进作者提出了对模型进行进一步改进的想法包括将CNN和CRF的两个主要组件完全集成并以端到端的方式训练整个系统。扩展应用计划将该方法应用于更多数据集并探索其在深度图或视频等其他数据源上的应用。弱监督学习作者还提到了使用弱监督注释如边界框或图像级标签进行模型训练的工作。
重要讲解内容
DCNNs的局限性尽管DCNNs在图像分类和目标检测等任务中表现出色但它们在像素级图像分割任务中存在信号下采样和空间“不敏感性”不变性的问题。空洞算法通过跳过某些池化层并修改卷积核可以在不降低分辨率的情况下进行卷积运算从而实现更精细的特征提取。CRF的整合全连接CRF的使用允许模型捕捉像素间的长距离依赖关系这对于提高分割精度至关重要。多尺度特征通过结合来自中间层的多尺度特征可以进一步提高边界定位的准确性。
这篇论文在图像分割领域提供了一个强大的新方法通过结合深度学习和概率图模型的优点实现了对图像中每个像素的精确分类。
