Masalah ketekalan sempadan dalam pembahagian semantik imej

Segmentasi semantik imej ialah salah satu tugas penting dalam bidang penglihatan komputer, yang matlamatnya adalah untuk melabelkan setiap piksel dalam imej sebagai kategori semantik yang berbeza. Ketekalan sempadan ialah isu utama dalam pembahagian semantik imej, iaitu, memastikan sempadan objek dalam hasil pembahagian adalah jelas dan tepat.

Dalam segmentasi semantik imej, kaedah biasa ialah menggunakan rangkaian saraf konvolusi (Convolutional Neural Networks, CNN) untuk mengekstrak dan mengklasifikasikan imej. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh ciri-ciri CNN, masalah sempadan kabur dalam keputusan segmentasi terdedah kepada berlaku. Ini disebabkan terutamanya oleh fakta bahawa operasi lilitan dan penggabungan CNN boleh menyebabkan kehilangan penyelesaian dan maklumat yang kabur.

Untuk menyelesaikan masalah konsistensi sempadan, penyelidik telah mencadangkan banyak kaedah. Dua kaedah yang biasa digunakan akan diperkenalkan di bawah dan contoh kod khusus akan diberikan.

1. Medan Rawak Bersyarat (CRF): CRF ialah model graf kebarangkalian yang boleh memproses pasca hasil pembahagian semantik imej untuk meningkatkan ketekalan sempadan. CRF memfokuskan pada hubungan antara piksel dan mempertimbangkan maklumat kontekstual piksel. Kaedah pasca pemprosesan biasa untuk CRF ialah menggunakan fungsi potensi Gaussian dan istilah melicinkan untuk mengoptimumkan hasil pembahagian. Berikut ialah contoh kod menggunakan CRF untuk pemprosesan pasca:

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. Gabungan maklumat berbilang skala: Ciri berbilang skala boleh memberikan lebih banyak maklumat kontekstual dan membantu membahagikan sempadan objek dengan tepat. Kaedah gabungan berbilang skala yang biasa digunakan adalah untuk menggabungkan peta ciri skala yang berbeza dan mengklasifikasikan hasil gabungan. Berikut ialah kod sampel menggunakan gabungan berbilang skala:

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)

Ringkasnya, ketekalan sempadan ialah isu penting dalam pembahagian semantik imej, dan beberapa teknologi dan kaedah khusus perlu diperkenalkan semasa memproses pembahagian semantik imej. Artikel ini memperkenalkan dua kaedah CRF pasca pemprosesan dan gabungan berbilang skala yang biasa digunakan, dan memberikan contoh kod khusus. Kaedah ini boleh membantu meningkatkan ketepatan hasil pembahagian dan kejelasan sempadan, yang sangat penting untuk tugas pembahagian semantik imej.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah ketekalan sempadan dalam pembahagian semantik imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!