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卷积神经网络中的图像分类和图像分割
卷积神经网络中的图像分类和图像分割
从图像分类到图像分割
卷积神经网络(CNN)自2012年以来,在图像分类和图像检测等方面获得了宏大的成就和普遍的应用。
CNN的强大之处在于它的多层构造能自动学习特征,并且能够学习到多个层次的特征:较浅的卷积层感知域较小,学习到一些部分区域的特征;较深的卷积层具有较大的感知域,可以学习到愈加笼统一些的特征。这些笼统特征对物体的大小、位置和方向等敏理性更低,从而有助于辨认性能的进步。
这些笼统的特征对分类很有协助,能够很好地判别出一幅图像中包含什么类别的物体,但是由于丧失了一些物体的细节,不能很好地给出物体的详细轮廓、指出每个像素详细属于哪个物体,因而做到准确的分割就很有难度。
传统的基于CNN的分割办法的做法通常是:为了对一个像素分类,运用该像素四周的一个图像块作为CNN的输入用于锻炼和预测。这种办法有几个缺陷:一是存储开支很大。例如对每个像素运用的图像块的大小为15x15,则所需的存储空间为原来图像的225倍。二是计算效率低下。相邻的像素块根本上是反复的,针对每个像素块逐一计算卷积,这种计算也有很大水平上的反复。三是像素块大小的限制了感知区域的大小。通常像素块的大小比整幅图像的大小小很多,只能提取一些部分的特征,从而招致分类的性能遭到限制。
针对这个问题, UC Berkeley的Jonathan Long等人提出了Fully Convolutional Networks (FCN)[1][1]用于图像的分割。该网络试图从笼统的特征中恢复出每个像素所属的类别。即从图像级别的分类进一步延伸到像素级别的分类。
FCN的原理
FCN将传统CNN中的全衔接层转化成一个个的卷积层。如下图所示,在传统的CNN构造中,前5层是卷积层,第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量,第8层是长度为1000的一维向量,分别对应1000个类别的概率。FCN将这3层表示为卷积层,卷积核的大小(通道数,宽,高)分别为(4096,1,1)、(4096,1,1)、(1000,1,1)。一切的层都是卷积层,故称为全卷积网络。
这里写图片描绘
能够发现,经过屡次卷积(还有pooling)以后,得到的图像越来越小,分辨率越来越低(粗略的图像),那么FCN是如何得到图像中每一个像素的类别的呢?为了从这个分辨率低的粗略图像恢复到原图的分辨率,FCN运用了上采样。例如经过5次卷积(和pooling)以后,图像的分辨率依次减少了2,4,8,16,32倍。关于最后一层的输出图像,需求停止32倍的上采样,以得到原图一样的大小。
这个上采样是经过反卷积(deconvolution)完成的。对第5层的输出(32倍放大)反卷积到原图大小,得到的结果还是不够准确,一些细节无法恢复。于是Jonathan将第4层的输出和第3层的输出也依次反卷积,分别需求16倍和8倍上采样,结果就精密一些了。下图是这个卷积和反卷积上采样的过程:
这里写图片描绘
下图是32倍,16倍和8倍上采样得到的结果的比照,能够看到它们得到的结果越来越准确:
这里写图片描绘
FCN的优点和缺乏
与传统用CNN停止图像分割的办法相比,FCN有两大明显的优点:一是能够承受恣意大小的输入图像,而不用请求一切的锻炼图像和测试图像具有同样的尺寸。二是愈加高效,由于防止了由于运用像素块而带来的反复存储和计算卷积的问题。
同时FCN的缺陷也比拟明显:一是得到的结果还是不够精密。停止8倍上采样固然比32倍的效果好了很多,但是上采样的结果还是比拟含糊战争滑,对图像中的细节不敏感。二是对各个像素停止分类,没有充沛思索像素与像素之间的关系,疏忽了在通常的基于像素分类的分割办法中运用的空间规整(spatial regularization)步骤,缺乏空间分歧性。
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