图像分割模型大盘点：19款必备经典模型总览（附完整介绍）

2023-05-20 00:52:05

图像分割：计算机视觉领域的开创性技术

图像分割在计算机视觉领域是一个令人着迷且影响深远的领域，它具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、医疗成像和遥感图像分析。在这篇文章中，我们将开启一场分期连载之旅，为您全面介绍图像分割领域的19个经典模型，助力您深入理解这项前沿技术。

第一期：图像分割经典模型巡礼

在第一期连载中，我们深入探讨了图像分割领域的7个经典模型，每一个都以其独特的优势和里程碑式的成就载入史册：

1. FCN（完全卷积网络）： FCN堪称图像分割领域的开山鼻祖，它巧妙地将卷积神经网络引入图像分割任务，开辟了端到端图像分割的新时代。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')

# 定义池化层
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))

# 定义反卷积层
deconv1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(32, (3, 3), activation='relu', strides=(2, 2))

# 构建FCN模型
fcn_model = tf.keras.Sequential([
    conv1,
    pool1,
    deconv1
])

2. ReSeg（可逆残差网络）： ReSeg是一种创新的可逆残差网络，通过将残差网络可逆化，它显著降低了网络的计算量和内存消耗，同时保持了卓越的分割精度。

代码示例：

import torch

# 定义残差块
class ResidualBlock(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(32, 32, (3, 3))
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 32, (3, 3))

    def forward(self, x):
        residual = x
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x += residual
        return x

# 构建ReSeg模型
reseg_model = torch.nn.Sequential(
    ResidualBlock(),
    ResidualBlock(),
    ResidualBlock()
)

3. U-Net： U-Net专为医学图像分割而设计，其U形结构巧妙地融合了图像的语义信息和定位信息，大幅提升了分割精度。

代码示例：

import keras

# 定义编码器
encoder = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))
])

# 定义解码器
decoder = keras.models.Sequential([
    keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')
])

# 构建U-Net模型
unet_model = keras.models.Model(inputs=encoder.input, outputs=decoder.output)

4. ParseNet： ParseNet专攻场景解析任务，它能够同时分割图像中的对象、部件和属性，为图像理解提供了全面的语义信息。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')

# 定义池化层
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))

# 定义全连接层
fc1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')

# 构建ParseNet模型
parse_model = tf.keras.Sequential([
    conv1,
    pool1,
    fc1
])

5. DeepMask： DeepMask专用于实例分割，它采用级联结构，逐个分割图像中的对象，并生成高质量的分割掩码。

代码示例：

import torch

# 定义主干网络
backbone = torch.nn.ResNet50()

# 定义ROI生成器
roi_generator = torch.nn.RPN()

# 定义实例分割器
instance_segmentor = torch.nn.MaskRCNN()

# 构建DeepMask模型
deepmask_model = torch.nn.Sequential(
    backbone,
    roi_generator,
    instance_segmentor
)

6. SegNet： SegNet是一款轻量级的图像分割网络，其编码器-解码器结构使其推理速度快、内存消耗低，非常适合嵌入式设备使用。

代码示例：

import torch

# 定义编码器
encoder = torch.nn.Sequential([
    torch.nn.Conv2D(3, 64, (3, 3)),
    torch.nn.MaxPool2D((2, 2)),
    torch.nn.Conv2D(64, 128, (3, 3)),
    torch.nn.MaxPool2D((2, 2))
])

# 定义解码器
decoder = torch.nn.Sequential([
    torch.nn.Conv2DTranspose(128, 64, (2, 2)),
    torch.nn.Conv2D(64, 32, (3, 3)),
    torch.nn.Conv2DTranspose(32, 3, (2, 2))
])

# 构建SegNet模型
segnet_model = torch.nn.Sequential(
    encoder,
    decoder
)

7. Inst： Inst是图像分割领域一颗新星，它采用实例激活映射(IAM)机制，有效地分割图像中的对象。

代码示例：

import torch

# 定义主干网络
backbone = torch.nn.ResNet50()

# 定义实例激活映射
iam = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Conv2D(256, 256, (1, 1)),
    torch.nn.ReLU()
)

# 构建Inst模型
inst_model = torch.nn.Sequential(
    backbone,
    iam
)

结论：

图像分割在计算机视觉领域扮演着举足轻重的角色，其应用范围十分广泛。在第一期连载中，我们深入剖析了7个图像分割经典模型，它们各具特色，为图像分割技术的发展做出了卓越贡献。在接下来的两期连载中，我们将继续探索图像分割领域的其他12个经典模型，敬请期待！

常见问题解答：