基于神经网络的图像语义分割22页PPT
基于卷积神经网络的图像识别算法ppt课件
ppt课件.4卷积神经络我们假设对一张32*32的彩色图片，有三个通道，所以用一个32*32*3的矩阵
就能表示这样的图片，然后对该图片进行均匀分割，分割成了6*6=36张小图
片，将每个独立的小图片输入神经网络，对个通道做同样的操作，最终形成
特征向量。为了保证图像局部的特征，并过滤掉那些距离较远的无关特征，
cnn.py
创建数据集 训练集数据文件 测试集数据文件
正向传播 反向传播 卷积神经网络实现与测试
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9
构建卷积神经网络
输入
实验所用的数据是32*32的三通道彩色图像，为了平衡算法性能和稳定性， 设置了如图所示结构的卷积神经网络，较小的卷积核可以保证算法的效 率，同时较深的结构又保证了算法能够有效地抽象出图像的特征
K最近邻算法（KNN）是无监督的学习方法，无需预先进行标注，不需 要确定样本的类别，甚至无需知道所获得的数据可以分为几类。对于类 域有交叉或者重叠的分类任务更适合。
卷积神经网络（CNN）是一种多层感知机，对于图像来说，相邻像素的 相似度一般来说高于相隔很远的两个像素，卷积神经网络结构上的优越性， 使得它可以更关注相邻像素的关系，而对相隔一定距离的像素之间的连接 进行了限制。所以，卷积神经网络的这种结构，符合图像处理的要求，也 使卷积神经网络在处理图像分类问题上有天然的优越性
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卷积神经网络图像分类基本流程
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实验环境
操作系统 处理器 内存
Python版本 Anaconda版本 深度学习框架
Windows 10 64位操作系统 Intel i5 CPU
6GB DDR3 1600 Python 3.5.2
Anaconda 4.2.0 TensorFlow
如何使用卷积神经网络进行图像分割和语义分割
如何使用卷积神经网络进行图像分割和语义分割在计算机视觉领域，图像分割和语义分割是两个重要的任务。
图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域代表图像中的一个物体或物体的一部分。
而语义分割则是在图像分割的基础上，为每个像素分配一个语义标签，即确定每个像素属于哪个物体类别。
近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分割和语义分割任务中取得了显著的成果。
CNN是一种深度学习模型，通过多层卷积和池化操作，可以提取图像中的局部特征，并逐渐合并为全局特征，从而实现对图像的高级理解。
在图像分割任务中，常用的卷积神经网络模型包括U-Net、FCN和SegNet等。
U-Net是一种全卷积网络，它通过编码器和解码器的结构，将图像特征逐渐降维和恢复，从而实现对图像的分割。
FCN（Fully Convolutional Network）则是将传统的卷积神经网络模型转化为全卷积结构，使得网络可以接受任意大小的输入图像，并输出相同大小的分割结果。
SegNet则是一种基于编码-解码结构的网络，通过反卷积操作来实现像素级别的分割。
对于语义分割任务，常用的模型包括DeepLab、PSPNet和Mask R-CNN等。
DeepLab采用了空洞卷积（Dilated Convolution）来扩大感受野，从而提取更多的上下文信息。
PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）则通过金字塔池化操作，从不同尺度上提取特征，从而更好地理解图像的语义信息。
Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的模型，它在目标检测的基础上，增加了一个分割分支，可以同时实现目标检测和语义分割。
在使用卷积神经网络进行图像分割和语义分割时，一般需要进行以下步骤：1. 数据准备：收集和标注大量的图像数据，并将其划分为训练集和测试集。
对于图像分割任务，需要为每个图像生成相应的分割掩码；对于语义分割任务，需要为每个像素分配语义标签。
基于神经网络的图像语义分割
7 经典的LeNet
各项参数详解
1. C1层是一个卷积层 输入图片：32*32 卷积核大小：5*5 卷积核种类：6 输出特征图大小：28*28 ，（32-5+2*0）/1+1 可训练参数：（5*5+1）*6（每个滤波器 5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤 波器）
1 0 经典的LeNet
各项参数详解
5. C5层是一个卷积层 输入：S4层的全部16个单元特征map（与s4全相连） 卷积核大小：5*5 卷积核种类：120 输出特征图大小：1*1（5-5+1）
6. F6层全连接层 输入：c5 120维向量 计算方式：计算输入向量和权重向量之间的点积，再 加上一个偏置，结果通过sigmoid函数
14 V G G - n e t 深 度 卷 积 网 络 结 构
VGG-net来自牛津大学Andrew Zisserman教授实验组。VGG通常有16-19层， 所有卷积层使用相同大小的 卷积核，卷积核大小为3×3
15 V G G - n e t 深 度 卷 积 网 络 结 构
Dropout就是在前向传导的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，示意图如下：
提取主要特征
Max-pooling：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取最大的数字，
再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出output
13 M a x - p o o l i n g
Max pooling 的主要功能是下采样（ down sampling ），却不会损坏识别结果。
神经网络学习PPT课件
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
基于卷积神经网络的图像语义分割技术
全卷积网络和传统的卷积神经网络相比， 区别在于最终输出的不是一组向量，而仍然 是一张图片，主要是通过将 CNN 中的全连接 层当作是卷积层。在 FCN 论文中，作者通过 5 层卷积层和 5 层池化层将输入图片的尺寸缩 小到了原图的 1/32，最后加的卷积层是 21 通 道， 故 最 终 是 21 张 尺 寸 为 原 图 的 1/32 的 热 图。接下来 FCN 做的是反卷积，将图像尺寸 还原成输入图像，输出 21 张由 heatmap 经过 upsampling 变为原图大小的图片；为了对每个 像素进行分类预测 label，对像素逐个求其在 21 张图像中位置的最大概率作为该像素的分 类，这便是即语义分割的核心所在。 3.2.1 反卷积
图 5 即为经过训练的卷积网络所测试的 结果，可以看出随着上采样倍数的降低，分割 的结果也更为清晰精确。
3.3 Dilated Convolutions
带孔卷积就是在卷积核的各个系数间根 据不同的 dilation rate 加上不同个数的 0，从而 实现卷积核尺寸的膨胀。
2.5 训练过程
图 4：出自论文
Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程 • 69
• 图像与多媒体技术 Image & Multimedia Technology
卷积神经网络的目的是训练出能够识别 图像特征的卷积核，也就是要确定这些卷积核 的系数。输入训练集的图像，经过特定的卷积 神经网络，输出一组概率，通过与标签比对， 计算误差值，通过反向传播算法更新权重，直 至最终整个网络损失函数达到最小。 2.5.1 损失函数
入图像对应的像素值相乘再累加，作为新的像 素值赋值给输出特征图的相应位置。输出特征
基于卷积神经网络的图像语义分割
基于卷积神经网络的图像语义分割基于卷积神经网络的图像语义分割导语：图像语义分割是计算机视觉领域的重要课题，它旨在将图像的每个像素分配到不同的语义类别中。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 是一种可以自动学习图像特征的深度学习模型，并且在图像语义分割任务中取得了显著的成果。
本文将介绍基于卷积神经网络的图像语义分割技术，并探讨其原理、方法和应用。
一、图像语义分割简介图像语义分割旨在将图像中的每个像素分配到对应的语义类别中，即对图像进行像素级别的分类。
与图像分类相比，图像语义分割需要更细粒度的分类结果，以便提供更详细的图像理解和应用。
二、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习模型，其结构灵感来自于人类视觉系统的处理方式。
卷积神经网络通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层来提取图像的语义特征，并将其映射到对应的类别。
三、基于卷积神经网络的图像语义分割方法1. FCN (Fully Convolutional Network)FCN是一种经典的图像语义分割方法，它将传统的全连接层替换为全卷积层，从而保留了输入图像的空间维度。
FCN使用反卷积操作将低分辨率的特征映射上采样到原始图像的分辨率，并通过跳跃连接来融合不同尺度的语义信息。
2. U-NetU-Net是一种经典的图像分割网络，它组合了编码器和解码器两个部分。
编码器通过多个卷积层和池化层来提取图像的抽象特征，解码器则通过反卷积操作逐渐恢复图像的分辨率。
U-Net还使用了跳跃连接来融合不同层次的特征，提高语义分割的精度。
3. DeepLabDeepLab是一种基于空洞卷积 (Dilated Convolution) 的图像语义分割方法，它在卷积层中引入了空洞率参数，以增大感受野并保持边缘细节。
此外，DeepLab还使用了全局池化层和条件随机场 (Conditional Random Field, CRF) 来进一步提高分割效果。
基于unet的语义分割
基于unet的语义分割基于UNet的语义分割语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是将图像中的每个像素分配给特定的语义类别。
近年来，基于深度学习的语义分割方法取得了显著的进展。
其中，UNet是一种常用的基于卷积神经网络的语义分割模型，它具有较好的性能和可解释性。
UNet是由Ronneberger等人于2015年提出的一种用于生物医学图像分割的网络结构。
它的结构特点是对称的U形，由一个编码器和一个解码器组成。
编码器部分负责提取图像的高级特征，而解码器则将这些特征逐步恢复到原始图像大小，并生成像素级的语义分割结果。
UNet的编码器部分基于传统的卷积神经网络结构，如VGG、ResNet等，通过多层卷积和池化操作逐渐缩小特征图的尺寸，同时不断增加通道数，以提取更高级别的语义信息。
解码器部分则通过上采样和跳跃连接的方式将编码器中丢失的细节信息恢复出来。
其中，跳跃连接是指将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行拼接，以保留更多的细节信息。
UNet的训练过程通常使用交叉熵损失函数，其目标是最小化预测结果与真实标签之间的差异。
为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，还可以采用数据增强技术，如随机翻转、随机旋转和随机裁剪等。
UNet在语义分割领域取得了一系列的重要成果。
例如，在医学图像分割中，UNet被广泛应用于肺部、肝脏、眼底等器官的分割任务，取得了较好的效果。
此外，UNet还可以用于其他领域的语义分割任务，如自然场景图像分割、交通标志识别等。
值得注意的是，UNet虽然在许多任务中表现出色，但也存在一些局限性。
首先，UNet的处理速度较慢，特别是在高分辨率图像上。
其次，UNet对于目标形状和大小的变化较为敏感，当目标存在较大的形变或尺度变化时，容易产生错误的分割结果。
此外，UNet 对于类别不平衡的问题也比较敏感，容易将较小类别的像素误分类为主要类别。
针对UNet的局限性，研究者们提出了一系列的改进方法。
基于卷积神经网络的多任务图像语义分割
基于卷积神经网络的多任务图像语义分割梁博;于蕾;李爽【摘要】传统分割方法只能对目标物体进行像素及语义信息解读并不能确定出目标的相对位置信息,另外室内环境复杂、光线不均匀、物体尺度较多且差异较大,尤其是对于小目标的分割效果不好.提出了基于全卷积神经网络的多任务语义分割算法,通过在检测框架添加用于预测与现有分支并行的对象像素级分割,实现了图像像素分割与目标物体检测相结合的多任务分割技术.加入RoI Align方法去除了量化操作,使原图中的像素和特征图中的像素完全对齐,消除了像素偏差、提高了精度,改进的梯度优化算法加速了模型收敛.通过mAP指标评估算法在公共数据集和实际应用场景中的有效性和广泛性,实验结果证明该方法的准确率明显高于传统的单任务分割算法.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2019(049)007【总页数】6页(P575-580)【关键词】全卷积神经网络;语义分割;RoIAlign;梯度优化【作者】梁博;于蕾;李爽【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院, 黑龙江哈尔滨 150001;卫星导航系统与装备技术国家重点实验室, 河北石家庄 050081;卫星导航系统与装备技术国家重点实验室, 河北石家庄 050081【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言近年来，科学技术的迅猛发展带来了图像数据的爆炸性增长，如何在图像分类、物体检测及语义分割等方面取得突破是计算机视觉领域目前最关注的话题。
图像语义分割作为其中一个重要的研究方向，融合了物体识别和图像分割，不同于传统的物体分类，它是基于像素级别的分类，通过一定的方法将图像中的每个像素分为不同的语义类别，最终得到不同的像素分割区域，并识别出每个区域的类别。
目前，图像语义分割在很多领域都得到了广泛应用，例如，在自动驾驶领域，通过对车体前方场景的语义分割，可以分析道路、交通信号灯、来往车辆和行人等的精确语义信息，从而提升自动驾驶的安全性；对商场、飞机场及医院等大型室内公共场所的语义地图构建进而实现定位和导航，还有时尚服装搭配等，逐渐应用于人们的生活当中。