毕业设计之 - 基于深度学习的图像语义分割

1 简介

Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍

基于深度学习的图像语义分割

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2 背景

2.1 什么是图像语义分割

这几年，随着深度学习理论和大规模并行计算设备快速发展，计算机视觉的诸多难点实现了质的突破，包括图像分类叫、目标检测、语义分割等等。

其中图像分类和目标检测在各种场景应用中大放光彩。目前最先进网络的准确度已经超过人类。

而图像语义分割是一.种语义信息更丰富的视觉识别任务，其主要任务是实现像素级别的分类。

图像语义分割示意图如下图所示。

图像语义分割技术在实际中有着非常广泛的应用，如自动驾驶、生物医学以及现实增强技术等等。

语义分割在自动驾驶的应用：

3 条件随机场的深度学习模型

整个深度学习模型框架下如图：

3. 1 多尺度特征融合

图像中的各类物体都以不同的形态出现， 用来观测它们的尺度也不尽相同， 不同的物体需要用合适的尺度来测量。

尺度也有很多种， 宏观上大的如“米”、“千米” 甚至“光年”； 微观上小的如“微米”、“纳米” 甚至是“飞米”。 在日常生活中， 人们也经常接触到尺度上的变换， 例如人们经常用到的电子地图上的放大与缩小、 照相机焦距的变化等，都是以不同的尺度来观察或者测量不同的物体。

当人们将一幅图像输入到计算机中时， 计算机要尝试很多不同的尺度以便得到描述图片中不同物体的最合适的尺度。

卷积神经网络中含有大量的超参数， 而且在网络中的任何一个参数， 都会对网络生成的特征映射产生影响。 当卷积神经网络的结构已经确定下来时， 网络中每一层学习到的特征映射的尺度也随之固定了下来， 拥有了在一定程度上的尺度不变性。

与此同时， 为了完成当前的任务， 网络中的这些已经设置好的超参数不能被随意更改， 所以必须要考虑融合多尺度特征的神经网络。

这种神经网络可以学习学长提供的框架不同尺度的图像特征， 获得不同尺度的预测， 进而将它们融合， 获得最后的输出。

一种多尺度特征融合网络如下所示。

4 语义分割开发过程

学长在这详细说明图像语义分割，如何进行开发和设计

语义分割网络对图像中的每个像素进行分类，从而产生按类别分割的图像。语义分割的应用包括用于自主驾驶的道路分割和用于医学诊断的癌细胞分割。有关详细信息，请参阅语义分段基础知识（计算机视觉系统工具箱）。

为了说明训练过程，学长训练SegNet ，一种设计用于语义图像分割的卷积神经网络（CNN）。用于语义分段的其他类型网络包括完全卷积网络（FCN）和U-Net。此处显示的培训程序也可以应用于这些网络。

此示例使用剑桥大学的CamVid数据集进行培训。此数据集是包含驾驶时获得的街道视图的图像集合。该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括汽车，行人和道路。

4.1 建立

此示例创建具有从VGG-16网络初始化的权重的SegNet网络。要获得VGG-16，请安装适用于VGG-16网络的Deep Learning Toolbox™模型。安装完成后，运行以下代码以验证安装是否正确。

vgg16（）;
下载预训练版的SegNet。预训练模型允许您运行整个示例，而无需等待培训完成。

pretrainedURL = 'https: //www.mathworks.com/supportfiles/vision/data/segnetVGG16CamVid.mat ’ ;
pretrainedFolder = fullfile（tempdir，‘pretrainedSegNet’）;
pretrainedSegNet = fullfile（pretrainedFolder，‘segnetVGG16CamVid.mat’）;
如果〜存在（pretrainedFolder，‘dir’）
MKDIR（pretrainedFolder）;
disp（‘下载预训练的SegNet（107 MB）…’）;
websave（pretrainedSegNet，pretrainedURL）;
结束

强烈建议使用具有计算能力3.0或更高版本的支持CUDA的NVIDIA™GPU来运行此示例。使用GPU需要Parallel Computing Toolbox™。

4.2 下载CamVid数据集

从以下URL下载CamVid数据集。

imageURL = 'http: //web4.cs.ucl.ac.uk/staff/g.brostow/MotionSegRecData/files/701_StillsRaw_full.zip ’ ;
labelURL = 'http: //web4.cs.ucl.ac.uk/staff/g.brostow/MotionSegRecData/data/LabeledApproved_full.zip ’ ;

outputFolder = fullfile（tempdir，‘CamVid’）;

如果〜存在（outputFolder，‘dir’）

MKDIR（outputFolder）
labelsZip = fullfile（outputFolder，'labels.zip'）;
imagesZip = fullfile（outputFolder，'images.zip'）;   

disp（'下载16 MB CamVid数据集标签......'）;
websave（labelsZip，labelURL）;
unzip（labelsZip，fullfile（outputFolder，'labels'））;

disp（'下载557 MB CamVid数据集图像......'）;  
websave（imagesZip，imageURL）;       
解压缩（imagesZip，fullfile（outputFolder，'images'））;    

注意：数据的下载时间取决于您的Internet连接。上面使用的命令会阻止MATLAB，直到下载完成。或者，您可以使用Web浏览器首先将数据集下载到本地磁盘。要使用从Web下载的文件，请将outputFolder上面的变量更改为下载文件的位置。

4.3 加载CamVid图像

使用imageDatastore加载CamVid图像。在imageDatastore使您能够高效地装载大量收集图像的磁盘上。

imgDir = fullfile（outputFolder，‘images’，‘701_StillsRaw_full’）;
imds = imageDatastore（imgDir）;
显示其中一个图像。

4.4 加载CamVid像素标签图像

使用pixelLabelDatastore加载CamVid像素标签图像数据。A pixelLabelDatastore将像素标签数据和标签ID封装到类名映射中。

按照原始SegNet论文[1]中使用的程序，将CamVid中的32个原始类分组为11个类。指定这些类。

class = [
     “Sky” 
    “Building” 
    “Pole” 
    “Road” 
    “Pavement” 
    “Tree” 
    “SignSymbol” 
    “Fence” 
    “Car” 
    “Pedestrian” 
    “Bicyclist” 
    ];

要将32个类减少为11个，将原始数据集中的多个类组合在一起。例如，“Car”是“Car”，“SUVPickupTruck”，“Truck_Bus”，“Train”和“OtherMoving”的组合。使用支持函数返回分组的标签ID，该函数camvidPixelLabelIDs在本示例的末尾列出。

abelIDs = camvidPixelLabelIDs（）;
使用类和标签ID来创建 pixelLabelDatastore.

labelDir = fullfile（outputFolder，'labels'）;
pxds = pixelLabelDatastore（labelDir，classes，labelIDs）;
通过将其叠加在图像上来读取并显示其中一个像素标记的图像。

C = readimage（pxds，1）;

cmap = camvidColorMap;

B = labeloverlay（I，C，'ColorMap'，cmap）;
imshow（B）
pixelLabelColorbar（CMAP，班）;

5 最后

技术解答
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