红豆姐姐的育儿日常
Panoptic究竟是怎样在计算机视觉任务里实现语义分割与实例分割的融合呢？
基本概念阐述
语义分割旨在将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中，例如将图像中的所有汽车像素标记为“汽车”类别，它关注的是类别信息。实例分割不仅要识别出像素所属的类别，还要区分同一类别中的不同实例，比如在一群人中，将每个人作为独立的个体进行分割。Panoptic分割的目标就是将这两种分割进行融合，为图像中的每个像素提供完整的分类和实例信息。
实现融合的关键步骤
- 特征提取 首先，利用卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取。常见的网络架构如ResNet、EfficientNet等可以提取图像的多尺度特征。这些特征包含了丰富的语义和空间信息，为后续的分割任务奠定基础。
- 分支网络设计 通常会设计两个分支网络，一个用于语义分割，另一个用于实例分割。语义分割分支会将特征图进行上采样，使其恢复到与输入图像相同的尺寸，并通过分类器为每个像素分配语义类别。实例分割分支则通过目标检测和掩码预测的方法，识别出不同实例的边界和位置。
- 融合策略
- 后期融合：先分别完成语义分割和实例分割任务，然后在最终结果层面进行融合。例如，对于语义分割得到的类别标签和实例分割得到的实例掩码，根据一定的规则进行合并。一般会优先考虑实例分割的结果，对于没有实例标注的区域，使用语义分割的结果进行填充。
- 联合训练：在训练过程中，同时优化语义分割和实例分割的损失函数。通过反向传播算法，调整网络的参数，使得网络能够同时学习到语义和实例信息。这样可以让两个任务在训练过程中相互促进，提高融合的效果。
优势与应用场景
通过将语义分割和实例分割进行融合，Panoptic分割能够提供更全面的图像理解。在自动驾驶领域，它可以帮助车辆更准确地识别道路、行人、车辆等信息，提高行车安全性。在智能监控领域，能够更好地跟踪和分析不同的目标对象，实现更高效的监控和预警。