發(fā)布時間：2021-06-26 06:38

　　圖像分割技術(shù)作為其他圖像處理方法的基礎(chǔ),一直是計算視覺研究的熱點與難點,其在場景解析、自動駕駛等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。隨著人工智能的興起,基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法與早期方法相比有了質(zhì)的飛越�，F(xiàn)有基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全監(jiān)督圖像分割方法均需要大量的像素級標(biāo)注來提升分割準(zhǔn)確率。因此該類方法需要耗費大量的時間和經(jīng)濟代價來獲取像素級標(biāo)注,從而制約分割性能的進一步提升和模型的泛化能力。為解決這一問題,國內(nèi)外很多學(xué)者嘗試放寬標(biāo)注的精確度,提出基于圖像級標(biāo)注的弱監(jiān)督圖像分割方法。圖像級標(biāo)注只包含圖像的類別信息,對于目標(biāo)的位置、輪廓等信息無任何指導(dǎo)性。本文從該研究的重點和難點入手,針對1)如何利用圖像級標(biāo)注獲取目標(biāo)的位置信息;2)如何獲取目標(biāo)的輪廓/形狀先驗;3)如何利用圖像級標(biāo)注訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)等問題展開深入的研究,各部分研究內(nèi)容及創(chuàng)新工作如下:針對傳統(tǒng)圖像分割方法只利用圖像底層特征,缺乏形狀先驗造成分割結(jié)果不理想的問題,提出基于形狀先驗的圖像前景目標(biāo)分割方法。該方法首先提出使用形狀的線性表示和FDCM（fast directional chamfer matching）形狀匹配算法生成更加準(zhǔn)確的且具... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

目標(biāo)輪廓及超像素

圖像語義分割是對圖像分割技術(shù)的一種提升。與傳統(tǒng)圖像分割相比,語義分割需要為圖像分割出的目標(biāo)或前景賦予預(yù)先定義的語義標(biāo)簽,從而實現(xiàn)圖像高層抽象語義信息表達的任務(wù)。隨著人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像語義分割任務(wù)中也取得了較大的進步。本節(jié)將詳細(xì)介紹深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀;然后介紹全監(jiān)督條件下基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義分割各方法的優(yōu)缺點;最后給出弱監(jiān)督條件下的語義分割方法研究現(xiàn)狀。1.3.1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional neural network,DCNN)是眾多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的一種,受生物視覺的認(rèn)知機制啟發(fā)而生,在計算機視覺問題上表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能。1989年,LeCun等人確定了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),并且應(yīng)用到手寫字符識別中。DCNN是包含卷積運算的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常由輸入層、卷積層、池化層、全連接層及輸出層構(gòu)成[68],而卷積層、池化層、全連接層被稱為隱含層。DCNN由輸入層輸入數(shù)據(jù),通過卷積層的共享權(quán)重進行卷積特征提取,輸出給池化層并進行池化運算,逐步得到各層特征,最后經(jīng)由全連接層和輸出層做針對任務(wù)的特征映射,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1-4。卷積層(convolutional layer)為DCNN的核心,每個卷積層由若干個卷積核構(gòu)成,而卷積核的參數(shù)可以通過反向傳遞算法優(yōu)化得到。假設(shè)第l卷積層的特征輸入為xl-1,卷積核為kl,那么經(jīng)過卷積運算輸出的第j個通道的特征為:

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3250832