神经网络多任务之图像识别与实例分割
分割模型总结
分割模型总结分割模型是计算机视觉领域中一类重要的深度学习模型，它的主要目标是将输入的图像或视频分割成若干个像素级别的区域，每个区域都属于特定的类别。
本文将从分割模型的背景介绍、常用的分割模型架构、分割模型的训练与评估方法等方面进行总结。
一、背景介绍图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在很多应用中起到了关键作用。
传统的图像分割方法通常基于像素级别的特征，而深度学习的兴起使得基于深度神经网络的图像分割方法得到了极大的发展。
分割模型可以将图像中的每个像素都分配到特定的类别中，能够提供更加准确的分割结果。
二、常用的分割模型架构1. FCN（Fully Convolutional Network）：FCN是第一个将全连接层替换为卷积层的分割模型架构，通过逐像素的预测实现了端到端的像素级别分割。
2. U-Net：U-Net是一种常用于生物医学图像分割的架构，它具有U形的结构，通过将浅层特征与深层特征进行连接来提高分割的准确性。
3. DeepLab：DeepLab是一种基于空洞卷积的分割模型架构，通过引入空洞卷积来增大感受野，提高了模型对图像细节的分割能力。
4. Mask R-CNN：Mask R-CNN是一种将目标检测和图像分割结合起来的模型，它在目标检测的基础上增加了分割分支，能够同时实现目标检测和实例分割。
三、分割模型的训练与评估方法1. 数据集准备：分割模型的训练需要标注好的像素级别标签，通常需要大量的标注数据。
常用的分割数据集有Cityscapes、PASCAL VOC等。
2. 模型训练：分割模型的训练通常采用端到端的方式，即将图像作为输入，通过前向传播计算预测结果，再与标签进行比较计算损失，并通过反向传播更新模型参数。
3. 模型评估：分割模型的评估主要通过计算预测结果与真实标签之间的像素级别的差异，常用的评价指标有IoU（Intersection over Union）、Dice系数等。
四、分割模型的应用领域分割模型在计算机视觉领域有广泛的应用，例如语义分割、实例分割、场景解析等。
融合Swin_Transformer_的虫害图像实例分割优化方法研究
开放科学（ 资源服务） 标识码（ ＯＳＩＤ） ：
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｐｅｓｔ ｉｍａｇｅ ｉｎｓｔａｎｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ ｍｏｄｅｌ
ＧＡＯ Ｊｉａｊｕｎ， ＺＨＡＮＧ Ｘｕ， ＧＵＯ Ｙｉｎｇ ∗ ， ＬＩＵ Ｙｕｋｕｎ， ＧＵＯ Ａｎｑｉ，
ｂａｃｋｂｏｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｗｅｒｅ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｌｙ ａｎａｌｙｚｅｄ ｕｓｉｎｇ Ｍａｓｋ Ｒ⁃ＣＮＮ ｍｏｄｅｌｓ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｍｏｄｅｌ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．【 Ｒｅｓｕｌｔ】 （１） Ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ， ｔｈｅ Ｆ１ ｓｃｏｒｅ ａｎｄ Ａ Ｐ ｗｅｒｅ ８９．７％ ａｎｄ ８８．０％， ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ， ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆ ｐｅｓｔ
目前，对于虫害识别的方法主要分为人工识别
方法、传统的机器学习方法以及深度学习方法，其
中人工识别方法可以实现对虫害的精细识别，但存
在主观性强、识别效率低、人工成本高等问题；传统
的机器学习方法基于优选后的特征实现对虫害的
识别 ［４－５］ ，能够有效提高识别效率，降低人工成本，
但其结果依赖于特征提取的优劣，识别效果稳定性
ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ， ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ９．３０％ ａｎｄ ９．４５％， ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ， ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈａｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｍａｓｋ Ｒ⁃ＣＮＮ
ｍｏｄｅｌ ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｆｒａｍｉｎｇ ａｎｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．【 Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ】 Ｉｎ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔａｓｋｓ ｕｎｄｅｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｒｅａｌ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ， ｔｈｅ
yolov7实例分割推理 onnx python
Yolov7实例分割推理ONNX Python一、Yolov7简介Yolov7是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型，它是Yolov 系列模型的最新版本。
与Yolov6相比，Yolov7在模型结构和性能上有了显著的提升。
Yolov7模型由深度卷积神经网络组成，能够在图像中快速准确地检测和分割出各种目标，包括人、车等。
二、Yolov7实例分割推理Yolov7模型的实例分割推理是指利用训练好的Yolov7模型，对输入的图像进行目标检测和分割。
这个过程需要使用ONNX格式的模型，并结合Python编程语言进行推理。
ONNX是一种开放式的深度学习模型表示和转换格式，它可以在不同的深度学习框架之间进行模型转换和部署。
Python是一种流行的编程语言，广泛应用于深度学习和机器学习领域。
三、ONNX格式ONNX格式是一种标准的深度学习模型表示格式，它可以将深度学习模型表示为计算图的形式，并包含模型的权重和参数。
ONNX格式的模型可以在不同的深度学习框架中进行导入和导出，实现模型的跨框架部署。
Yolov7模型可以通过ONNX格式进行导出，然后在Python 中进行导入和使用。
四、Python编程Python是一种简单易学的编程语言，具有丰富的第三方库和工具，适合于深度学习模型的部署和使用。
在实例分割推理中，可以使用Python编写脚本，加载ONNX格式的Yolov7模型，并对输入的图像进行推理。
Python编程语言的灵活性和便捷性为Yolov7实例分割推理提供了良好的支持。
五、Yolov7实例分割推理流程对于Yolov7实例分割推理，主要包括以下几个步骤：1、准备Yolov7模型：首先需要下载训练好的Yolov7模型，并将其转换为ONNX格式。
2、加载模型：使用Python编程语言，利用相应的库和工具加载ONNX格式的Yolov7模型。
3、输入图像：准备要进行实例分割的输入图像。
4、推理过程：将输入图像输入到Yolov7模型中，进行目标检测和实例分割，得到目标的位置和分割结果。
实例分割综述
实例分割综述论⽂：A Survey on Instance Segmentation: State of the art论⽂地址：⽬标检测（ Object detection）不仅需要提供图像中物体的类别，还需要提供物体的位置（bounding box）。
语义分割（ Semantic segmentation）需要预测出输⼊图像的每⼀个像素点属于哪⼀类的标签。
实例分割（ instance segmentation）在语义分割的基础上，还需要区分出同⼀类不同的个体。
本⽂主要介绍实例分割的背景（ background），问题（ issues），技巧⽅法（ techniques），进展（ evolution），热门的数据集（popular datasets），最先进的相关⼯作（ related work up to the state of the art）和未来的发展⽅向（ future scope）。
1. Introduction1.1 Background物体分类只要预测出图像中出现的物体的类别；⽬标检测（ Object detection）不仅需要提供图像中物体的类别，还需要提供物体的位置（bounding box）。
语义分割（ Semantic segmentation）需要预测出输⼊图像的每⼀个像素点属于哪⼀类的标签。
实例分割（ instance segmentation）在语义分割的基础上，还需要区分出同⼀类不同的个体。
如下图Figure 1所⽰。
注：作者给出语义分割（c）与实例分割（d）的⽰意图应该是弄反了。
1.2 Issues对于语义分割（ semantic segmentation），我们希望分割精度（ segmentation accuracy）和分割效率（ segmentation efficiency）都达到⼀个⽐较好的程度。
好的分割精度主要表现在定位的精确和物体类别识别的准确；好的分割效率指的是在可接受的内存/存储的情况下，时间达到实时。
基于unet的实例分割
基于unet的实例分割
实例分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是将图像中的每个像素分配给相应的对象实例。
近年来，基于深度学习的实例分割方法取得了显著的进展，其中，基于Unet 的实例分割方法备受关注。
Unet是一种经典的卷积神经网络结构，它具有编码器和解码器两部分，能够有效地处理图像语义分割问题。
在实例分割中，Unet的编码器部分负责提取图像中的特征，解码器部分则将特征映射回像素级别的实例分割结果。
基于Unet的实例分割方法通常采用分割头（segmentation head）来预测每个像素属于哪个实例。
分割头通常由一些卷积层和上采样层组成，能够将编码器部分提取的特征映射到像素级别的实例分割结果。
基于Unet的实例分割方法具有结构简单、精度高等优点，已经在许多实际应用中得到了广泛的应用和验证。
基于深度学习的图像处理技术
基于深度学习的图像处理技术随着深度学习技术的不断发展和进步，它已经成为图像处理领域中最重要的技术之一。
深度学习的核心思想是从大量数据中学习到特征，并利用这些特征进行分类、回归、识别等任务。
在图像处理中，深度学习技术可以用于图像分类、目标检测、图像分割、图像合成、图像增强等多个方面。
一、图像分类图像分类是指将一张图像确定到一个特定的类别中。
常见的图像分类任务包括人脸识别、物体分类、行人检测等。
深度学习常用于图像分类任务。
最常用的深度学习模型是卷积神经网络（CNN），是一种能够学习到图像特征的神经网络，可以通过多个卷积层、池化层和全连接层来进行图像分类。
在图像分类任务中，需要使用大规模的标记数据来训练CNN模型，并对其进行细节调整以获得更好的性能。
二、目标检测目标检测是一种将图像中的目标对象位置和类别都确定下来的任务。
常见的目标检测应用包括交通标志检测、人脸牌照检测、物体检测等。
深度学习在目标检测任务中也有广泛应用。
现在最有效的目标检测方法是基于卷积神经网络的目标检测方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等，深度学习模型可以通过卷积层和全连接层来识别目标区域，并对这些区域进行分类。
图像分割有两个主要的任务：语义分割和实例分割。
语义分割是将图像中的像素划分为不同的语义类别，而实例分割是将图像中不同的物体实例划分为不同的类别。
深度学习模型在语义分割和实例分割任务中也有广泛应用，例如UNet、Mask R-CNN等。
这些模型可以通过卷积层和池化层来提取特征，并生成分割掩码。
四、图像合成图像合成是通过组合不同的图像来生成新的图像。
深度学习可以用于图像合成任务，例如图像翻译、图片生成、图像修复等。
生成对抗网络（GAN）是一类用于生成合成图像的深度学习模型，由一个生成器和一个判别器组成。
生成器可以生成与训练数据类似的图像，判别器可以判断一个图像是真实还是合成的。
通过训练生成器和判别器，GAN可以生成高质量、逼真的图像。
利用Matlab进行图像处理与图像识别的实例
利用Matlab进行图像处理与图像识别的实例引言：在现代科技的发展中，图像处理和图像识别成为了热门的研究领域。
利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，可以广泛应用于医学影像、安防监控、人脸识别等领域。
而Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和识别工具箱，极大地便利了研究者在图像领域的工作。
本文将通过几个实例来介绍如何利用Matlab进行图像处理和图像识别。
一、Matlab中的图像处理工具箱Matlab提供了大量的图像处理函数和工具箱，方便用户进行图像的处理和分析。
其中，图像处理工具箱是最常用的一部分。
通过该工具箱，用户可以对图像进行滤波、增强、分割等操作。
例如，可以用imfilter函数进行均值滤波，用imadjust函数对图像进行直方图均衡化。
图像处理工具箱的使用非常简单，只需要调用相应的函数并传入参数即可。
二、实例1：图像滤波图像滤波是图像处理中常用的操作之一。
通过滤波可以去除图像中的噪声或者增强图像的细节。
在Matlab中，可以使用不同的滤波函数来实现不同的效果。
下面以均值滤波和中值滤波为例来介绍。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单的线性滤波方法。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来进行均值滤波。
例如，对一张灰度图像进行均值滤波的代码如下：```img = imread('image.jpg');h = fspecial('average', [3 3]);filtered_img = imfilter(img, h, 'replicate');```上述代码中，imread函数用于读取图像，fspecial函数用于创建一个3x3的均值滤波模板，imfilter函数用于对图像进行滤波操作。
'replicate'参数表示在边界处使用边界像素值进行补充。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，常用于去除椒盐噪声。
基于深度学习的实例分割研究进展
深度学习诞生前，实现图像中目标检测任务主要依赖于人工设计局部特征描述子，概括性强、抽象表达概括全局信息从而区分图像的不同区域，经典算法有HOG[1]（Histogram of Oriented Gradient）、SIFT[2]（Scale-Invariant Feature Transform）及LBP[3]（Local Binary Patterns）等，但局部特征描述符的设计需要极强的领域专业知识且耗费人力。
在深度学习的发展之下，借用深层次卷积神经网络可以从图像中学习具有不同层次的特征表示方法，如何设计具有更好局部特征描述子的问题转化为如何设计轻量网络结构和简化训练过程，以实现精细任务。
在计算机视觉的飞速发展之下，细化分类的计算机视觉技术可以分为分类、目标检测、语义分割、实例分割多个类别[4]。
分类指的是预测目标图像中对象类别，目标检测在由粗至细的过程中不仅确定图像中目标的类别，同时以边界框或者图中心的形式标明目标所在图像中具体位置。
语义分割在此基础上对目标每个像素点标签预测，使每个像素按照其所在区域或对象分类标记，得到更精细分割结果。
实例分割的概念最早由Hariharan等人[5]提出，旨在对同类对象组不同个体提供不同标签，整个过程中相同含义像素被赋予相同标签，基于深度学习的实例分割研究进展李晓筱1，胡晓光2，王梓强1，杜卓群11.中国人民公安大学信息网络安全学院，北京1000382.中国人民公安大学侦查学院，北京100038摘要：目标检测确定检测图像中目标对象所在区域及其类别，语义分割对检测图像实现像素级分类，实例分割可以定义为同时解决目标检测与语义分割问题，在分类的同时确定每个目标实例语义。
实例分割网络在无人机驾驶、机器人抓取、工业筛检等领域具有重要应用意义，针对目前基于深度学习实例分割综述性文章的空白，对实例分割进展进行概述，按照单阶段实例分割与双阶段实例分割的分类对不同网络模型进行论述，重点介绍近两年网络框架的发展，总结各网络特点的同时提出未来发展方向。
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多关注各个公众号，tinymind社区，arxiv 精读经典论文，从reference开始通读相关成果
框架选择/环境
mxnet/tensorflow/pyTorch都差不多，基础最重要 课程有环境安装的指导
windows真心不推荐
卷积神经网络
经典卷积神经网络的结构
讲师：张聪
人工智能的前世
起源
克劳德·香农的信息论以及阿兰·图灵 的计算理论也对机器学习有深远影响。
在图灵描述的“图灵测试”中，如果 一个人在使用文本交互时不能区分他的对 话对象到底是人类还是机器的话，那么即 可认为这台机器是有智能的。
人工智能的前世
起源
人工智能的前世
发展
人工智能的今生
如今
人工பைடு நூலகம்能无处不在
人工智能的前世今生
人工智能，一个来自百年前的概念
人工智能的前世今生
人工智能(Artificial Intelligence)是什么？
核心概念就是让机器“像人一样思考”，即会执行诸如推 理、计划、学习和理解语言等任务。
虽然人工智能似乎是最近几年刚兴起的名词，但它所基于 的神经网络模型和用数据编程的核心思想已经被研究了数百年。
LeNet-5
AlexNet
• Alexnet imagenet classification with deep convolutional neural networks
VGG
• Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition(2014), arXiv:1409.1556
• 结构简洁 • 进一步提高了深度 • 简单的结构使其权重用途广泛 • 大量使用3x3，1x1的小尺寸卷积核 • 以深度弥补卷积核视野不足的问题
VGG
GoogLeNet
• arXiv:1409.4842 • 首次提出了inception结构 • branch结构，在训练过程中由网络自动选择分支 • 1x1卷积降维
目标检测—Maske R-CNN
目标检测—Maske R-CNN
目标检测—Maske R-CNN
目标检测—Fast R-CNN
目标检测—Faster R-CNN
Faster R-cnn
目标检测--Yolo
You Only Look Once:Unified,RealTime Object Detection
目标检测--SSD
目标检测—Maske R-CNN
目标检测—Maske R-CNN
人工智能的前世
起源
早在17世纪， 雅各比·伯努利 （1655–1705） 提出了描述只有 两种结果的随机过程（如抛掷一 枚 硬币）的伯努利分布。
人工智能的前世
起源
大约一个世纪之后， 卡尔·弗 里德里希·高斯（1777–1855） 发 明了今日仍广泛应用在从保险计算 到医学诊断等领域的最小二乘法。
人类视觉原理
人类视觉原理
对于不同的物体，人类视觉也是通过这样逐层分级，来进行认知的：
卷积神经网络介绍
降低参数量级
降低参数量级
我们用100个10x10的小过滤器，就能够描述整幅 图片上的底层特征。
卷积的引入
卷积运算的定义如下图所示：
池化的引入
池化听起来很高深，其实简单的说就是下采样。池化的过程如下图所示：
ResNet
• 网络退化问题： • 浅层网络：
• 可训练 • 收敛快 • 效果好 • 参数少 • 深层网络（效果更好？） • underfitting
• Deep residual network（ResNet） arXiv：1512.03385
• 残差block
• 堆叠式结构
• 深度的突破和终结（出现多达1000层 的网络）
F(X)=0的情况下，深层网络退化为浅 层网络
ResNet
已被证明有效的模块设计-基础模块 卷积：
dropout：
pooling：
BatchNormal：
卷积神经网络
常用的目标检测模型
张聪
目标检测
以yolov3为例目标检测的效果图：
目标检测算法
目标检测—R-CNN
R-CNN：可以说是深度学习目标检测的开山鼻祖
人工智能的前世
起源
即使是在中世纪， 数学家也热衷于利用统 计学来做出估计。例 如，在雅各比·科贝尔的 几何书中记载了使用16 名男子的平均脚长来估 计男子的平均脚长。
人工智能的前世
起源
现代统计学在20世纪的真正起飞要归功于 数据的收集和发布。统计学巨匠之一罗纳德·费 雪，对统计学理论和统计学在基因学中的应用 功不可没。即使是他在1936年发布的Iris数据 集，仍然偶尔被用于演示机器学习算法。
人工智能的今生
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人工智能的今生
服务机器人 KUKA机器人
可学习的Baxter机器人 波士顿动力机器人
人工智能的今生
图文来自：CSDN 2018中国人工智能产业路线图 V2.0
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人工智能的今生
图文来自：CSDN 2018-2019 中国开发者调查报告
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一些建议
数学
知道怎么用就行
看不懂推导就先略过 先从调包侠开始
论文阅读
To Get your Hands Dirty！！！ 撸袖子干吧！！！
直接从英文开始
《人工智能工程师》
图像识别与实例分割
课程纲要
1. 人工智能介绍——人工智能的前世今生 2. 深度卷积神经网络——经典网络结构解读 3. 卷积神经网络设计——常用基本模块使用 4. 深度卷积神经网络——常用的目标检测模型（1） 5. 深度卷积神经网络——常用的目标检测模型（2） 6. 实战：神经网络多任务——图像识别与实例分割 7. 课程答疑