画像セマンティックセグメンテーションにおける境界一貫性の問題

画像セマンティック セグメンテーションは、コンピュータ ビジョンの分野における重要なタスクの 1 つであり、その目標は、画像内の各ピクセルを異なるセマンティック カテゴリとしてラベル付けすることです。境界の一貫性は、画像セマンティック セグメンテーションにおける重要な問題です。つまり、セグメンテーション結果におけるオブジェクトの境界が明確かつ正確であることを保証します。

画像セマンティック セグメンテーションでは、畳み込みニューラル ネットワーク (畳み込みニューラル ネットワーク、CNN) を使用して画像を抽出して分類するのが一般的な方法です。ただし、CNN の特性により、セグメンテーション結果の境界がぼやける問題が発生しやすくなります。これは主に、CNN の畳み込みおよびプーリング操作により解像度の損失や情報のぼやけが発生する可能性があるという事実によるものです。

境界の一貫性の問題を解決するために、研究者は多くの方法を提案してきました。以下に一般的に使用される 2 つのメソッドを紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 条件付きランダム フィールド (CRF): CRF は、境界の一貫性を向上させるために画像のセマンティック セグメンテーションの結果を後処理できる確率グラフ モデルです。 CRF はピクセル間の関係に焦点を当て、ピクセルのコンテキスト情報を考慮します。 CRF の一般的な後処理方法は、ガウス ポテンシャル関数と平滑化項を使用してセグメンテーション結果を最適化することです。以下は、後処理に CRF を使用するサンプル コードです。

import numpy as np
from pydensecrf import densecrf

def crf_postprocessing(image, probabilities):
    # 定义CRF对象
    crf = densecrf.DenseCRF2D(image.shape[1], image.shape[0], num_classes)
    
    # 定义unary potentials（输入的概率图）
    U = -np.log(probabilities)
    U = U.reshape((num_classes, -1))
    
    # 添加unary potentials到CRF中
    crf.setUnaryEnergy(U)
    
    # 定义高斯势函数
    crf.addPairwiseGaussian(sxy=(3, 3), compat=3)
    
    # 进行推理和优化
    Q = crf.inference(5)
    Q = np.array(Q).reshape((num_classes, image.shape[0], image.shape[1]))
    
    # 返回优化后的结果
    return np.argmax(Q, axis=0)

# 调用CRF后处理
output = crf_postprocessing(image, probabilities)

2. マルチスケール情報の融合: マルチスケール フィーチャは、より多くのコンテキスト情報を提供し、オブジェクトの境界を正確にセグメント化するのに役立ちます。一般的に使用されるマルチスケール融合方法は、異なるスケールの特徴マップを融合し、融合結果を分類することです。以下は、マルチスケール フュージョンを使用するサンプル コードです。

from torchvision.models import segmentation

def multiscale_fusion(image):
    # 定义模型（使用DeepLabv3+）
    model = segmentation.deeplabv3_resnet50(pretrained=True)
    
    # 定义不同尺度的输入大小
    input_size = [(256, 256), (512, 512), (1024, 1024)]
    
    # 定义不同尺度的输出结果
    outputs = []
    
    # 对每个尺度进行预测
    for size in input_size:
        # 调整输入图像大小
        resized_image = resize(image, size)
        
        # 进行预测
        output = model(resized_image)
        output = output['out']
        
        # 将预测结果调整回原始大小
        output = resize(output, (image.shape[0], image.shape[1]))
        
        # 添加到输出结果中
        outputs.append(output)

    # 融合不同尺度的输出结果
    fused_output = np.mean(outputs, axis=0)
    
    # 对融合结果进行分类
    segmentation_map = np.argmax(fused_output, axis=0)
    
    # 返回分割结果
    return segmentation_map

# 调用多尺度融合
output = multiscale_fusion(image)

要約すると、境界の一貫性は画像セマンティック セグメンテーションにおける重要な問題であり、画像セマンティック セグメンテーションを処理する際には、いくつかの特別な考慮事項を導入する必要があります。技術と方法。この記事では、CRF の後処理とマルチスケール フュージョンの 2 つの一般的に使用される方法を紹介し、具体的なコード例を示します。これらの方法は、セグメンテーション結果の精度と境界の明確さを向上させるのに役立ちます。これは、画像セマンティック セグメンテーション タスクにとって非常に重要です。

以上が画像セマンティックセグメンテーションにおける境界一貫性の問題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。