多模型集成的弱监督语义分割算法
基于半监督和弱监督学习的图像分割算法研究
基于半监督和弱监督学习的图像分割算法研究摘要：图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。
随着深度学习的发展，已经取得了显著的进展。
然而，由于标注大量样本的困难性，导致训练深度神经网络模型所需的标注样本受限。
因此，本文对基于半监督和弱监督学习的图像分割算法进行了研究。
半监督学习利用少量标注样本和大量未标注样本进行模型训练，弱监督学习则利用带有噪声或不完整标注的样本进行训练。
通过结合这两种学习方法，可以在减少标注样本的同时，提高图像分割算法的性能。
本文从半监督学习和弱监督学习的基本原理入手，探讨了目前主流的图像分割算法，并提出了一种基于半监督和弱监督学习的新型方法。
实验证明，所提出的算法在减少标注样本数量的同时，仍能达到良好的图像分割效果。
关键词：图像分割；半监督学习；弱监督学习；深度学习；标注样本第一章引言1.1 研究背景图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一项基础任务。
其目的是将图像分成若干个相似区域，实现图像的语义理解和场景解析。
图像分割在许多应用中都起到了重要作用，如医学图像分析、自动驾驶、目标检测等。
传统的图像分割算法主要基于手工设计的特征和启发式规则，其性能受限。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的图像分割算法取得了很大的进展。
然而，深度学习方法通常需要大量标注样本进行模型训练，而获得准确而完整的标注样本是非常困难的。
1.2 研究目的和意义本文旨在研究基于半监督和弱监督学习的图像分割算法，通过利用少量标注样本和大量未标注样本或带有噪声的样本进行训练，实现在减少标注样本数量的同时，保持较好的图像分割性能。
这种基于半监督和弱监督学习的方法可以有效降低标注样本的工作量，提高图像分割的自动化程度，并且有助于应用到实际场景中。
第二章半监督学习的图像分割算法2.1 半监督学习基本原理半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法。
其利用少量有标注的样本和大量未标注的样本进行训练。
语义 分割算法
语义分割算法一、引言语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在将图像中每个像素分配到其语义类别中。
与传统的图像分类任务不同，语义分割需要对每个像素进行分类。
语义分割在实际应用中有着广泛的应用，如自动驾驶、医学影像分析、机器人导航等领域。
二、传统方法传统的语义分割方法主要基于图像处理和机器学习技术。
其中最常用的是基于图像处理技术的阈值分割和边缘检测等方法。
这些方法主要通过对图像进行预处理，然后根据一些特定的规则或者算法来对图像进行划分。
三、深度学习方法随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的语义分割方法也逐渐成为了主流。
现有的深度学习模型可以通过端到端训练来实现高效准确地语义分割。
1. FCN全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）是最早被提出并广泛使用的语义分割模型之一。
FCN将传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的全连接层替换为卷积层，使得网络可以接受任意大小的输入图像，并输出相应大小的语义分割结果。
2. U-NetU-Net是一种基于FCN的语义分割模型，它采用了编码器-解码器结构，并在其中添加了跳跃连接（Skip Connection）机制。
跳跃连接可以将编码器和解码器之间的特征图进行直接连接，从而有效地保留了更多的低级别特征信息。
3. DeeplabDeeplab是由谷歌团队提出的一种基于深度学习的语义分割模型。
Deeplab采用了空洞卷积（Dilated Convolution）和多尺度融合（Multi-Scale Fusion）等技术来提高模型的性能和鲁棒性。
四、最新进展目前，语义分割算法仍然存在着一些问题和挑战。
例如，对于复杂场景中的小目标、低对比度区域以及遮挡等情况，现有算法仍然存在着一定的局限性。
因此，近年来研究者们提出了许多新颖且有效的算法来解决这些问题。
多模态语义分割
多模态语义分割多模态语义分割是一种结合多种感知模态信息的语义分割方法，旨在提高对复杂场景的理解和分析能力。
本文将从多模态语义分割的定义、应用领域、方法和挑战等方面进行详细介绍。
第一章：引言1.1 背景随着智能技术的不断发展，计算机对于场景理解和分析的需求日益增加。
语义分割作为一种重要的计算机视觉任务，旨在将图像中每个像素分类为不同的语义类别。
然而，传统的单模态语义分割方法仅利用图像信息进行分类，对于复杂场景中存在的挑战性问题仍然难以应对。
1.2 多模态语义分割定义多模态语义分割是指利用多种感知模态信息（如图像、深度图、红外图等）进行场景理解和像素级别分类。
通过结合不同感知模态信息，可以提高对复杂场景中目标物体边界、纹理等方面特征的理解能力。
第二章：应用领域2.1 自动驾驶在自动驾驶领域，多传感器融合是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）的关键技术之一。
多模态语义分割可以将图像、激光雷达、雷达等多种传感器信息进行融合，提高对道路、车辆、行人等目标的识别和理解能力，从而实现更精准的自动驾驶决策。
2.2 医学图像分析在医学图像分析领域，多模态语义分割可以将不同模态的医学图像（如CT、MRI等）进行融合，提高对病灶位置和边界的准确性。
这对于病灶诊断和治疗具有重要意义，可以帮助医生更好地制定治疗方案。
2.3 增强现实在增强现实领域，多模态语义分割可以将虚拟信息与真实场景进行融合，提高虚拟物体在真实场景中的逼真度。
通过感知真实场景中不同模态信息（如颜色、深度等），可以更好地定位虚拟物体，并与真实场景进行交互。
第三章：方法3.1 数据预处理在多模态语义分割中，首先需要对不同感知模态数据进行预处理。
例如，在自动驾驶领域，需要对图像、激光雷达、雷达等数据进行校准和对齐，以保证数据的一致性和准确性。
3.2 特征提取特征提取是多模态语义分割的关键步骤。
通过利用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，可以从不同模态数据中提取出丰富的特征表示。
弱监督的概念
弱监督的概念弱监督学习是一种机器学习领域的研究方法，其主要特点是通过使用相对较少的、不完全标记的训练数据来进行模型训练。
与传统的监督学习方法不同，弱监督学习能够有效地利用未标记数据，从中挖掘出隐含的信息，对模型进行训练和优化。
在传统的监督学习中，通常需要大量的标记数据来训练模型，这一过程需要耗费大量的时间和人力资源。
然而，在现实场景中，很多数据并没有完整的标记信息，甚至只有部分数据有标记。
这时，传统的监督学习方法就无法发挥作用，而弱监督学习则可以解决这一问题。
弱监督学习的核心思想是通过使用部分标记数据或者不完整标记数据，来进行模型训练。
在弱监督学习中，有三种常见的情况：1. 弱标记（Weak Labeling）：训练数据只有部分标记，即仅知道部分样本的标签信息。
例如，在图像分类任务中，只知道某些图像属于某个类别，但不知道具体的标签。
2. 多示例学习（Multiple Instance Learning, MIL）：训练数据是一组实例（袋）和它们的标签，但不知道具体哪个实例对应哪个标签。
例如，在文本分类任务中，一篇文档可能包含多个句子，其中只有部分句子是与标签相关的。
3. 噪音标记（Noisy Labeling）：训练数据的标记存在噪音或错误。
例如，在情感分类任务中，用户评论的标签可能受到用户的主观因素或者其他干扰因素的影响，从而导致标签不准确。
弱监督学习的关键挑战是如何在缺乏标记信息的情况下，准确地训练模型。
为了克服这一挑战，研究者们提出了一些方法和技术：1. 多实例学习（Multiple Instance Learning）：通过将每个实例视为一个样本，将整个袋视为一个类别，从而利用部分标记数据进行训练。
通常使用EM算法或最大间隔方法来优化模型。
2. 主动学习（Active Learning）：通过利用模型的不确定性或置信度来选择最有价值的样本进行标记，从而提高模型的准确性。
主动学习可以避免耗费过多的时间和资源来标记所有数据。
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第31卷 第5期 计算机辅助设计与图形学学报 Vol.31 No.5 2019年5月 Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics May 2019
收稿日期: 2018-06-29; 修回日期: 2018-11-30. 基金项目: 国家重点研发计划(2017YFC0821102). 熊昌镇(1979—), 男, 博士, 副教授, 主要研究方向为视频分析、深度学习方向; 智 慧(1991—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为图像分割.
多模型集成的弱监督语义分割算法 熊昌镇, 智 慧 (北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室 北京 100144) (xczkiong@163.com)
摘 要: 为减小池化操作造成空间信息丢失的影响, 提高基于迁移学习的弱监督语义分割算法的性能, 提出一种多模型集成的弱监督图像语义分割算法. 该算法在迁移学习算法的基础上, 利用多尺度图像的高层语义特征和单尺度图像的高中层相结合的卷积特征, 分别训练2个差异化的同质型基分割模型, 并与原迁移学习训练的分割模型进行加权平均, 集成构造最后的分割模型. 同时结合预测类别可信度调整语义分割中对应类别像素的可信度, 抑制分割图中的假正例区域, 提高分割的精度. 在VOC2012数据集上进行实验的结果表明, 验证集上的平均重叠率为55.3%, 测试集上的平均重叠率为56.9%, 比原迁移学习算法分别提升6.1%和11.1%, 也优于其他以类标为弱监督信息的语义分割算法.
关键词: 语义分割; 弱监督学习; 迁移学习; 模型集成 中图法分类号: TP391.41 DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17379
Multi-model Integrated Weakly Supervised Semantic Segmentation Method Xiong Changzhen and Zhi Hui (Beijing Key Laboratory of Urban Intelligent Control Technology, North China University of Technology, Beijing 100144)
Abstract: In order to reduce the impact of loss of spatial information generated by pooling operator and improve the performance of transfer learning for weakly-supervised semantic segmentation algorithm with deep convolu-tional neural network, this paper designs a weakly-supervised image semantic segmentation algorithm based on multi-model ensemble. Based on transfer learning algorithm, the method firstly utilizes the semantic features from last convolutional layer of a multi-scale image and the convolutional features from the middle and deep lay-ers of a single-scale image to respectively train two different homogeneous segmentation models. And then these models are weighted integrating with the original transfer-learning model to get the final segmentation model. In addition, the algorithm combines the confidence of categories to adjust the pixels’ confidence expecting to sup-press the false positive regions in the segmented image to improve the accuracy. Finally, the proposed algorithm is tested in challenging VOC2012 dataset. The results show that the mean intersection-over-union of the proposed algorithm is 55.3% on validation dataset and 56.9% on test set, outperforming the original transfer-learning algo-rithm by 6.1% and 11.1%, respectively. And the method performs favorably against other segmentation methods using weakly-supervised information based on class labels as well.
Key words: semantic segmentation; weakly-supervised learning; transfer learning; model integration 第5期 熊昌镇, 等: 多模型集成的弱监督语义分割算法 801 语义分割是指给图像中的每一个像素进行语义类别的划分, 最近几年基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network, DCNN)方法的语义分割任务在性能上获得了极大的提高[1], 这归功
于现有训练数据集上的像素标注. 然而收集像素集标注耗时费力, 导致可用的、准确可靠的像素级标注种类少. 语义分割可以突出目标的轮廓, 进而提高识别能力, 也可以使机器更好地理解图像中通用的目标内容, 在目标检索、图像标注和智能驾驶等方面得到广泛应用. 但基于DCNN的全监督语义分割类别被限制在固定的几类, 难以适用于各类实际场景. 半监督和弱监督的出现即是为了解决对像素级标注的需求. 目前已经有许多种实现半监督与弱监督的语义分割算法, 大部分的算法是利用现有数据集PASCAL VOC[2], Cityscapes[3], Microsoft
COCO[4]的部分像素级标注或非像素级的弱监督信
息, 如类标[5]、检测框[6]、涂鸦[7]和像素点[8]等监督信息, 通过自主学习弱监督信息与像素信息的潜在关系完成语义分割. 为了实现这种关联性表达, 基于半监督式的利用最大期望值(expectation-maximi-zation, EM)算法[5]动态预测前景和背景像素. Souly
等[9]提出利用生成对抗网络的生成器为训练提供额外数据, 再通过判别器区分真假实例, 促使真实例逼近特征空间, 但是生成的真实例不足以逼近真实图像. Hung等[10]依然采用生成对抗网络实现半
监督语义分割, 不同于之前判别器区分图像级真假实例, 而是对分割网络的输出概率图与真值分割图进行判别, 利用对抗损失与交叉熵损失的耦合改善分割性能; 该算法对于整体目标区域的信息捕获比较全面, 但是目标轮廓略显粗糙. 利用基于弱监督式多实例学习[11](multi-instance learning,
MIL)训练分割模型, 以构建图像标签与像素语义的关联, 然而其性能在很大程度上依赖于复杂的后处理过程. 基于以上问题, Hong等[12]提出利用
不同分布的数据集进行迁移学习, 即利用带有像素标注的源数据集去弥补仅提供类标监督的目标数据集上的信息缺失, 通过学习语义目标的先验知识, 改善语义分割的性能; 虽然性能上有了很大提升, 但是并未考虑目标尺度多样性的问题. 近几年又出现了一些改进算法[13-15], Kolesnikov等[13]提
出将3种损失函数(即种子损失, 扩张损失, 约束边界损失)集成到一个网络训练分割模型, 并应用全局加权排序池化操作, 约束目标边界信息, 合理聚焦目标显著区域; 但是该算法对与背景相似的
目标区域不能有效定位, 而且类别识别能力比较差. Wei等[14]提出了一个由简单到复杂的学习模式,
即用简单图像的显著图来初始化分割模型, 随着学习过程的推进, 逐渐增加样本的复杂性, 以提升分割的性能; 但是分割目标的边缘轮廓比较粗糙. Qi等[15]提出了一种增强反馈式的方法, 应用目标检测
网络定位兴趣目标, 给出分割区域的精准划分; 但是其对小目标和目标形状细节捕获还是比较欠缺. 综上所述, 现有弱监督语义分割算法对狭小目标、区域遮挡和复杂背景分割效果较差, 究其原因是目标的尺度空间信息利用不全面. 为解决小目标和目标形状边缘效果不理想的情况, 研究人员开始引入多尺度特征信息[16-20]来解决图像中存
在的不同尺度目标的问题. Chen等[16]以金字塔结
构的方式生成多尺度图像、送入DCNN, 以提取不同尺度上的显著度特征. Badrinarayanan等[17]基于
编码-解码结构的图像分割, 主要利用编码阶段的多尺度特征信息, 传送到解码阶段重新构建空间高分辨率的分割图像. Yu等[18]在原有网络顶部级
联空洞卷积层来捕获图像不同尺度信息, 利用条件随机场(condition random fields, CRF)的像素间相似性进行边界优化. Zhao等[19]利用空间金字塔
池化算法在最后一层卷积上进行多种尺度的池化操作, 获取不同分辨率的目标特征, 融合生成图像的多尺度信息. 虽然说以上尺度模型均获得了良好的效果, 但是利用单一模型提取尺度多样性信息仍有局限; 如简单的金字塔结构式多尺度模型虽然丰富了特征的多样性, 但是在特征融合过程容易损失关键信息; 自解耦的编码-解码结构虽然结合了不同层特征, 但是在学习过程中还是会丢失众多小目标信息. 周志华[21]解释该情况为单一
模型在假设空间较大时, 通常就会出现因为误选导致泛化性能差, 而通过对多个模型结合可以降低这一风险. 因此, 本文在迁移学习算法框架[12]的基础上,