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FCN分割效果分析

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CRF 分割后处理使用FCN进行预测时 ， 我们独立于周围像素对每个像素进行标记 ， 这可能会导致粗糙分割 。随着FCN的出现，深度学习正式进入了图像语义分割的领域 ， 这里的语义仍然主要是指分割出来的物体的类别，从分割可以清楚地知道结果，普通图像分割通常指传统语义学分割 ， 这一时期的图像分割(2010年以前)，由于计算机计算能力有限，前期只能处理部分灰度图像，后期再处理rgb图像 。本期为 。

1、fcn中图像语义 分割voc数据集的lmdb数据怎样制作有两种方法:1)可以制作两个lmdb文件 。一个数据项是原图 ， 另一个数据项是分割后的标签图 ， 标签为0 。Caffe支持使用多个lmdb输入 。2)将原始图像(如3个通道)和标记图像(1个通道)合并成4个通道 ， 然后写入一个lmdb中，导入后再用Slice layer剪切 。这个方法不能用现有的convert_imageset直接转换 ， 可以参考它的实现自己写 。
【FCN分割效果分析】
2、 FCN不要pooling层,只做卷积,这样就不用上采样,效果会怎样pooling的理论是图像中相邻位置的像素是相关的 。每隔一行采样一幅图像，结果仍然可以看到 。经过一层卷积后 ， 输入图像的大小变化不大，只有卷积核1减小 。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域 ， 一般为2x2，用一个数来表示原来的四个数 ， 可以在不损失太多信息的情况下 ， 将数据缩减四倍 。一张24*24的图片 。用5*5卷积核卷积，结果是20*20 (2左右)，2*2池化后 ， 变成10*10 。通过池化，数据规模进一步减小 ， 训练时间减少 。

3、轻量化 分割模型-EDANet作者提出了一种新的高效的非对称卷积稠密模型(EDANet)，采用非对称卷积结构，结合孔洞卷积和稠密连通，以较低的计算成本和较小的模型实现了高效率 。EDANet的一个重要特点是不对称卷积，将一个标准的二维卷积分解为两个一维卷积 ， 即nxn的卷积核分解为nx1和1xn的卷积核 。它可以在精度损失很小的情况下大大减少参数 。作者采用密集连接结构的本质名称:王志毅学术号:【嵌入式牛导】机器学习已经成为当前研究的热点 。机器学习领域，图像处理和物体检测分割，已经日益成熟，cnn是如何应用到图像分割？以及它的发展过程是怎样的？【灌输一头牛的鼻子】机器学习cnn【灌输一头牛的问题】rcnn和maskrcnn有什么区别？两者是如何形成的？在Athelas(Athelas通过深度学习进行血液诊断)中，我们使用卷积神经网络(CNN)不仅仅是为了分类！

自2012年AlexKrizhevsky、GeoffHinton和IlyaSutskever获得ImageNet以来，卷积神经网络(CNN)已经成为图像分类的黄金标准 。事实上，从那时起，CNN已经提高到他们现在在ImageNet挑战中比人类更好的地步！NeedtoinsertimgCNN现在在ImageNet挑战中胜过人类 。

4、图像 分割与纹理 分割区别 texture 分割是将纹理特征相同或一致的区域聚类成一个大区域 。肌理是一种地域特征，只能在一定范围内体现或衡量 。普通图像分割通常指传统语义学分割，这一时期的图像分割(2010年以前) 。由于计算机计算能力有限，前期只能处理部分灰度图像，后期再处理rgb图像 。本期为 。

随后 ， 随着计算能力的提高，人们开始考虑获取图像语义分割，这里的语义目前是低级的，主要是指物体的类别分割 。现阶段(大概是2010-2015年)人们在考虑用机器学习来进行图像语义- 。随着FCN的出现 ， 深度学习正式进入了图像语义分割的领域，这里的语义仍然主要是指分割出来的物体的类别 。从分割可以清楚地知道结果 。
5、CRF 分割后处理在使用FCN进行预测时，我们独立于周围的像素对每个像素进行标记 ， 这可能会导致粗糙分割 。CRF接受两个输入，一个是原始图像，另一个是每个像素的预测概率，对于全连通的CRF模型，CRF使用了高效的推理算法 。在任何特征空间中，两侧势由高斯核的线性组合来定义，该算法不仅将类别分配给特定的像素 ， 还考虑了周围像素的影响，从而获得更好的语义分割结果 。

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