[图像分割综述] Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey |
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转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/john_bh/ 论文链接:Image Segmentation Using Deep Learning:A Survey 会议及时间: Arxiv 2020.01 图像分割是图像处理和计算机视觉中的关键主题,其应用包括场景理解,医学图像分析,机器人感知,视频监视,增强现实和图像压缩等。最近,由于深度学习模型在各种视觉应用中的成功,已经有大量的工作旨在使用深度学习模型开发图像分割方法。作者在本次调查中,涵盖了语义和实例级分割的广泛开创性工作,包括全卷积像素标记网络,编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型。研究了这些深度学习模型的相似性,优势和挑战,研究了使用最广泛的数据集,报告了性能,并讨论了该领域有希望的未来研究方向。 文章目录 1. Introduction2. Overiew of deep neural networks2.1 CNNs2.2 RNNs & LSTM2.3 Encoder-Decoder and Auto-Encoder Models2.4 GANs2.5 Transfer Learning 3. DL-based Image Segmentation Models3.1 Fully Convolutional Networks3.2 Convolutional Models With Graphical Models3.3 Encoder-Decoder Based Models3.4 Multi-Scale and Pyramid Network Based Models3.5 R-CNN Based Models (for Instance Segmentation)3.6 Dilated Convolutional Models and DeepLab Family3.7 Recurrent Neural Network Based Models3.8 Attention-Based Models3.9 Generative Models and Adversarial Training3.10 CNN Models With Active Contour Models3.11 Other Models 4. Image Segmentation Datasets4.1 2D Datasets4.2 2.5D Datasets4.3 3D Datasets 5. Performance Review5.1 Metrics For Segmentation Models5.2 Quantitative Performance of DL-Based Models 6. Challenges & Opportunities6.1 More Challenging Datasets6.2 Interpretable Deep Models6.3 Weakly-Supervised and Unsupervised Learning6.4 Real-time Models for Various Applications6.5 Memory Efficient Models6.6 3D Point-Cloud Segmentation 1. Introduction图像分割是许多视觉理解系统中必不可少的组成部分。它涉及将图像(或视频帧)划分为多个片段或对象。分割在广泛的应用中起着核心作用,包括医学图像分析(例如,肿瘤边界提取和组织体积测量),自动驾驶车辆(例如,可导航的地面和行人检测),视频监控以及增强现实技术来计算很少。文献中已经开发了许多图像分割算法,从最早的方法(例如阈值化,基于直方图的捆绑,区域增长,k均值聚类,watersheds)到更高级的算法(例如活动轮廓,图割,有条件和马尔可夫随机场和基于稀疏性的方法)。然而,在过去的几年中,深度学习(DL)网络产生了新一代的图像分割模型,其性能得到了显着提高-通常在流行的基准上达到最高的准确率,导致许多人将其视为该领域的范式转变。例如,图1展示了杰出的深度学习模型DeepLabv3的样本图像分割输出。 这篇综述调查涵盖了图像分割方面的最新文献,并讨论了直到2019年提出的一百多种基于深度学习的分割方法,对这些方法的不同方面提供了全面的回顾和见解,包括训练数据,网络架构的选择,损失功能,训练策略及其主要作用。 根据深度学习的主要技术贡献将其分为以下几类: Fully convolutional networksConvolutional models with graphical modelsEncoder-decoder based modelsMulti-scale and pyramid network based modelsR-CNN based models (for instance segmentation)Dilated convolutional models and DeepLab familyRecurrent neural network based modelsAttention-based modelsGenerative models and adversarial trainingConvolutional models with active contour modelsOther models这篇综述的一些关键贡献可以总结如下: 这项调查涵盖了有关分割问题的当代文献,并概述了截至2019年提出的100多种分割算法,分为10类。使用深度学习对分割算法的不同方面进行全面的回顾和深入的分析,包括训练数据,网络架构的选择,损失函数,训练策略及其主要贡献。概述了约20种流行的图像分割数据集,分为2D,2.5D(RGBD)和3D图像。提供了针对大众化基准进行细分的方法的性能和性能的比较摘要。为基于深度学习的图像分割提供了一些挑战和潜在的未来方向。 2. Overiew of deep neural networks 2.1 CNNsCNN是深度学习社区中最成功且使用最广泛的架构之一,尤其是对于计算机视觉任务而言。 CNN最初是由福岛(Fukushima)在他的关于“ Neocognitron”的开创性论文中提出的,其基础是Hubel和Wiesel提出的视觉皮层的分层感受野模型。 随后,Waibel等人介绍了在时间感受野和反向传播训练之间共享权重的CNN,用于音素识别,LeCun等人开发了CNN架构用于文件识别(图2)。 RNN被广泛用于处理顺序数据,例如语音,文本,视频和时间序列,其中任何给定时间/位置的数据都取决于先前遇到的数据。 在每个时间戳上,模型都会收集当前时间
X
i
X_i
Xi的输入和上一步
h
i
−
1
h_{i-1}
hi−1的隐藏状态,并输出目标值和新的隐藏状态(图3)。 编码器-解码器模型是一组模型,可以学习通过两级网络将数据点从输入域映射到输出域:由编码函数
z
=
f
(
x
)
z = f(x)
z=f(x) 表示的编码器将输入压缩为潜在空间表示;解码器
y
=
g
(
z
)
y = g(z)
y=g(z) 旨在预测潜在空间表示的输出。这里的潜在表示本质上是指特征(矢量)表示,它能够捕获底层的 输入的语义信息,可用于预测输出。这些模型在图像到图像的翻译问题以及NLP中的序列模型中非常流行。图5示出了简单的编码器-解码器模型的框图。通常通过最小化重建损失
L
(
y
,
y
^
)
L(y, \hat y)
L(y,y^)来训练这些模型,重建损失
L
(
y
,
y
^
)
L(y,\hat y)
L(y,y^) 测量ground-truth
y
y
y 和后续重建
y
^
\hat y
y^ 之间的差异。此处的输出可以是图像的增强版本(例如,在图像去模糊或超分辨率中)或分段图。 GAN是较新的深度学习模型系列。 它们由两个网络组成:一个生成器和一个鉴别器(图6)。 在某些情况下,可以在新的应用程序/数据集上从头开始训练DL模型(假设有足够数量的标记训练数据),但是在许多情况下,没有足够的标记数据来从头开始训练模型,并且可以使用迁移学习解决这个问题。在迁移学习中,通常通过对新任务的适应过程,将在一个任务上训练的模型重新用于另一(相关)任务。例如,可以想象使在ImageNet上训练的图像分类模型适应不同的任务,例如纹理分类或面部识别。在图像分割的情况下,许多人使用在ImageNet上训练的模型(比大多数图像分割数据集更大的数据集)作为网络的编码器部分,并从这些初始权重中重新训练他们的模型。预训练的模型应该能够捕获分割所需图像的语义信息,并因此使他们能够用较少标签的样本来训练模型。 3. DL-based Image Segmentation Models 3.1 Fully Convolutional NetworksLong等人提出了使用全卷积网络(FCN)进行语义图像分割的首批深度学习作品之一。 FCN(图7)仅包含卷积层,这使它能够拍摄任意大小的图像并生成相同大小的分段图。作者修改了现有的CNN架构,例如VGG16和GoogLeNet,以通过将所有完全连接的层替换为完全卷积的层来管理大小不固定的输入和输出。结果,模型输出空间分割图而不是分类得分。 例如,Liu等人提出了一个名为ParseNet的模型,以解决FCN的一个问题-忽略全局上下文信息。 ParseNet通过使用一层的平均要素来扩展每个位置的要素,从而为FCN添加全局上下文。图层的特征图将在整个图像上合并,从而产生上下文向量。对该上下文向量进行规范化和解池化,以生成与初始大小相同的新特征图。然后将这些特征图连接起来。简而言之,ParseNet是一个FCN,其中所描述的模块代替了卷积层(图9)。 如所讨论的,FCN忽略了可能有用的场景级语义上下文。 为了集成更多上下文,几种方法将概率图形模型(例如条件随机场(CRF)和马尔可夫随机场(MRF))纳入DL体系结构。 Chen等人提出了一种基于CNN和完全连接的CRF的语义分割算法(图10)。他们表明,来自深层CNN的最后一层的响应未充分定位以进行精确的对象分割(由于不变性使CNN能够很好地完成高级任务,例如分类)。为了克服深层CNN的局限性,他们将最终CNN层的响应与完全连接的CRF相结合。 他们表明,与以前的方法相比,他们的模型能够以更高的准确率定位路段边界。 在另一项相关工作中,Lin等人提出了一种基于上下文深度CRF的高效语义分割算法。他们探索了“patch-patch”上下文(在图像区域之间)和“patch-background”上下文,以通过使用上下文信息来改善语义分割。 Liu等人提出了一种语义分割算法,该算法将丰富的信息合并到MRF中,包括高阶关系和标签上下文的混合。与以前使用迭代算法优化MRF的工作不同,他们提出了CNN模型,即解析网络,该模型可以在单个前向通过中进行确定性的端到端计算。 3.3 Encoder-Decoder Based Models另一个流行的用于图像分割的深度模型系列基于卷积编码器-解码器体系结构。 大多数基于DL的分割工作都使用某种编码器/解码器模型,我们将这些工作分为两类:用于一般分割的编码器-解码器模型和用于医学图像分割的编码器/解码器模型(以更好地区分应用)。 Encoder-Decoder Models for General Segmentation Noh等人发表了有关基于反卷积(也称为转置卷积)的语义分割的早期论文。 他们的模型(图11)由两部分组成,一个是使用从VGG 16层网络采用的卷积层的编码器,另一个是将特征向量作为输入并生成像素级类概率图的反卷积网络。 解卷积网络由解卷积层和解池层组成,这些层识别逐个像素的类标签并预测分段掩码。 该网络在PASCAL VOC 2012数据集上取得了可喜的性能,并且在当时没有外部数据训练的方法中获得了最高的准确性(72.5%)。 Encoder-Decoder Models for Medical and Biomedical Image Segmentation 最初开发了几种用于医学/生物医学图像分割的模型,这些模型受FCN和编码器-解码器模型的启发。 U-Net和V-Net是两个众所周知的此类体系结构,现在也已在医疗领域之外使用。 Ronneberger等人建议使用U-Net分割生物显微镜图像。他们的网络和培训策略依靠数据增强来更有效地从可用的带注释的图像中学习。 U-Net体系结构(图13)包括两个部分,一个用于捕获上下文的收缩路径,一个用于精确定位的对称扩展路径。下采样或压缩部分具有类似于FCN的体系结构,可提取
3
∗
3
3 * 3
3∗3卷积的特征。上采样或扩展部分使用上卷积(或去卷积),在减少特征图数量的同时增加其尺寸。将网络下采样部分的特征图复制到上采样部分,以避免丢失模式信息。最终,
1
∗
1
1 * 1
1∗1 卷积处理特征图以生成对输入图像的每个像素进行分类的分割图。 U-Net接受了30幅透射光显微镜图像的训练,并且在2015年ISBI细胞追踪挑战赛中大获全胜。 V-Net(图14)是另一个著名的基于FCN的模型,由Milletari等人提出用于3D医学图像分割。对于模型训练,他们引入了基于Dice系数的新目标函数,使模型能够处理前景和背景中的体素数量之间存在强烈不平衡的情况。该网络经过端到端的MRI描绘前列腺体积的培训,并学会了一次预测整个体积的分割。 多尺度分析是图像处理中一个比较古老的想法,已被部署在各种神经网络体系结构中。Lin等人提出的特征金字塔网络(FPN)是此类中最著名的模型之一,该模型主要是为 目标检测,但随后也应用于分割。 深度CNN固有的多尺度金字塔层次结构被用来构建具有少量额外成本的特征金字塔。 为了合并低分辨率和高分辨率功能,FPN由自下而上的路径,自上而下的路径和横向连接组成。 然后通过
3
∗
3
3 * 3
3∗3 卷积处理级联的特征图,以生成每个阶段的输出。 最后,自顶向下路径的每个阶段都会生成预测以检测物体。 对于图像分割,作者使用两个多层感知器(MLP)生成masks.。图15显示了如何通过添加来合并横向连接和自上而下的路径。 还有其他使用多尺度分析进行细分的模型,例如DM-Net(动态多尺度过滤器网络),上下文对比网络和门控多尺度聚合(CCN),自适应金字塔上下文网络(APC-Net),多尺度 上下文缠绕(MSCI)和显着对象分割。 3.5 R-CNN Based Models (for Instance Segmentation)区域卷积网络(R-CNN)及其扩展(Fast R-CNN,Faster R-CNN,Maksed-RCNN)在对象检测应用中被证明是成功的。 R-CNN的某些扩展已被广泛用于解决实例分割问题。 即同时执行对象检测和语义分割的任务。 特别是,为对象检测而开发的Faster R-CNN体系结构(图17)使用区域提议网络(RPN: region proposal network)提议边界框候选。 RPN提取感兴趣区域(RoI:Region of Interest),RoIPool层从这些建议中计算要素,以推断出边界框坐标和对象的类别。 扩张卷积(又称“atrous””卷积)为卷积层引入了另一个参数,即扩张率。信号
x
(
i
)
x(i)
x(i) 的扩张卷积(图23)定义为
y
i
=
∑
k
=
1
K
x
[
i
+
r
k
]
w
[
k
]
y_i=\sum_{k=1}^K x[i+rk]w[k]
yi=∑k=1Kx[i+rk]w[k],其中
r
r
r 是定义 的扩张率。 内核权重之间的间隔
w
w
w。 例如,膨胀率为
2
2
2 的
3
∗
3
3 * 3
3∗3 内核将具有与
5
∗
5
5 * 5
5∗5 内核相同的大小接收场,同时仅使用
9
9
9 个参数,从而在不增加计算成本的情况下扩大了接收场。 膨胀卷积在实时分割领域中很流行,并且许多最近的出版物报道了这种技术的使用。 最重要的一些特性包括DeepLab系列,多尺度上下文聚合,密集上采样卷积和混合扩张卷积(DUC-HDC),密集连接的Atrous空间金字塔池(DenseASPP)以及高效神经网络(ENet)。 Chen等人在2018年发布了Deeplabv3 +,它使用了编码器-解码器体系结构(图25),其中包括粗糙的可分离卷积,包括深度卷积(输入每个通道的空间卷积)和点向卷积(
1
∗
1
1 * 1
1∗1卷积,深度卷积作为输入)。他们使用DeepLabv3框架作为编码器。最相关的模型具有经过修改的Xception骨架,具有更多层,扩展的深度可分离卷积,而不是最大合并和批量归一化。在COCO和JFT数据集上预训练的最佳DeepLabv3+在2012年PASCAL VOC挑战中获得了89.0%的mIoU分数。 尽管CNN很自然地适合解决计算机视觉问题,但它们并不是唯一的可能性。 RNN在建模像素之间的短期/长期依赖性方面很有用,以(可能)改善分割图的估计。使用RNN,可以将像素链接在一起并进行顺序处理以建模全局上下文并改善语义分割。但是,挑战之一是图像的自然2D结构。 Visin等人提出了一种基于RNN的语义分割模型ReSeg。该模型主要基于为图像分类开发的另一项作品ReNet。每个ReNet层(图26)由四个RNN组成,它们在两个方向上水平和垂直扫描图像,对补丁/激活进行编码,并提供相关的全局信息。为了使用ReSeg模型进行图像分割(图27),ReNet层堆叠在提取通用局部特征的预训练VGG-16卷积层之上。然后,在ReNet层之后是上采样层,以在最终预测中恢复原始图像分辨率。使用门控循环单元(GRU)是因为它们在内存使用和计算能力之间提供了良好的平衡。 图29展示了传统的像素级RNN模型和图形LSTM模型的视觉比较。为了使Graph LSTM模型适应语义分割(图30),将在超像素图上构建的LSTM层附加到卷积层上,以增强具有全局结构上下文的视觉特征。卷积特征通过
1
∗
1
1 * 1
1∗1 卷积过滤器生成所有标签的初始置信度图。通过基于初始置信度图的置信度驱动方案确定后续Graph LSTM层的节点更新顺序,然后Graph LSTM层可以顺序更新所有超像素节点的隐藏状态。 Chen等人提出了一种注意力机制,该机制可以学习在每个像素位置轻柔地加权多尺度特征。他们采用了强大的语义分割模型,并结合多尺度图像和注意力模型对其进行了训练(图34)。注意机制的性能优于平均池和最大池,它使模型能够评估不同位置和比例下要素的重要性。 最近,Fu等人提出了一种用于场景分割的双关注网络,该网络可以基于自关注机制捕获丰富的上下文依赖关系,具体而言,他们在扩张的FCN之上附加了两种类型的关注模块,该模块对FDI中的语义相互依赖关系进行建模。 位置注意模块通过所有位置的特征的加权总和选择性地聚合每个位置的特征。 双关注网络的体系结构如图36所示。 Luc等人提出了一种针对语义分割的对抗训练方法。 他们训练了一个卷积语义分割网络(图37),以及一个对抗网络,该网络将地面真实分割图与由分割网络生成的地图区分开来。 他们表明,对抗训练方法可以提高Stanford Background和PASCAL VOC 2012数据集的准确性。 图38显示了对来自斯坦福背景数据集的一幅示例图像进行对抗训练所带来的改进。 在另一项工作中,Hung等人开发了一个使用对抗网络进行半监督语义分割的框架。 他们设计了FCN鉴别器,以考虑空间分辨率,将预测的概率图与地面真实分割分布区分开。 该模型考虑的损失函数包含三个术语:基于分割地面事实的交叉熵损失,鉴别器网络的对抗损失和基于置信度图的半监督损失;以及 即鉴别器的输出。 Hung及其同事的模型架构如图39所示。 FCN和活动轮廓模型(ACM:Active Contour Models)之间的协同作用探索最近引起了研究兴趣。一种方法是根据ACM原理制定新的损失函数。例如,受[106]的全球能量公式的启发,Chen等人提出了一种监督性损失层,该层在FCN训练期间结合了预测面罩的面积和大小信息,并解决了心脏MRI中的心室分割问题。同样,Gur等人提出了一种基于无边缘形态活动轮廓的无监督损失函数,用于微血管图像分割。 最初,一种不同的方法试图将ACM仅仅用作FCN输出的后处理器,并且通过预训练FCN进行了一些努力,试图进行适度的共同学习。 Le等人的工作(用于将自然图像进行语义分割的任务)的ACM后处理器的一个示例是其中将水平集ACM实现为RNN。 Rupprecht等人的“深度活动轮廓”是另一个示例。对于医学图像分割,Hatamizadeh等人提出了一种集成的深度活动病变分割(DALS)模型,该模型训练FCN主干来预测新颖的局部参数化水平集能量函数的参数函数。在另一项相关工作中,Marcos等人提出了“深层结构主动轮廓(DSAC)”,它在结构化预测框架中结合了ACM和预训练的FCN,用于在航空影像中进行实例分割(尽管有手动初始化)。对于相同的应用,Cheng等人提出了深动态射线网络(DarNet),它与DSAC相似,但是基于极坐标具有不同的显式ACM公式,以防止轮廓自相交。Hatamizadeh等人最近提出了一种真正的端到端反向传播可训练的,完全集成的FCN-ACM组合,称为“深度卷积主动轮廓(DCAC)”。 3.11 Other Models除上述模型外,还有其他几种用于分割的流行DL架构,例如:上下文编码网络(EncNet),它使用基本的特征提取器并将特征映射馈送到上下文编码模块中。 RefineNet是一个多路径优化网络,可明确利用降采样过程中的所有可用信息,以使用远程残差连接实现高分辨率预测。 “对象上下文表示”(OCR),它在地面真理的监督下学习对象区域,并计算对象区域表示以及每个像素与每个对象区域之间的关系,并使用对象上下文表示来增强表示像素。 Seednet引入了具有深度增强学习功能的自动种子生成技术,该技术学会了解决交互式分割问题。Feedforward-Net将图像超像素映射到从一系列嵌套区域中提取的丰富特征表示,这些嵌套区域的范围不断扩大,并利用统计结构图像和标签空间中,而无需设置明确的结构化预测机制。 其他模型包括BoxSup,图卷积网络,Wide ResNet,Exfuse(增强低级和高级特征融合),双图像分割(DIS),FoveaNet(可感知场景的场景解析),梯形DenseNet,双边分割网络( BiSeNet),场景解析的语义预测指南(SPGNet),门控形状的CNN,自适应上下文网络(AC-Net),动态结构化语义传播网络(DSSPN),符号图推理(SGR),CascadeNet,可缩放比例的卷积( SAC),统一感知解析(UperNet)。 全景分割也是另一个有趣(且较新)的分割问题,并且越来越受欢迎,并且在这一方向上已经有一些有趣的工作,包括全景特征金字塔网络,用于全景分割的注意力指导网络和无缝场景分割。 图41说明了基于DL的流行作品进行语义分割的时间轴,以及自2014年以来的实例分割。鉴于过去几年开发的大量作品,我们仅显示一些最具代表性的作品。 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]()
已经创建了几个大型图像数据集用于语义分割和实例分割。 但是,仍然需要更具挑战性的数据集以及不同类型图像的数据集。 对于静止图像,具有大量对象和重叠对象的数据集将非常有价值。 这可以使训练模型更适合处理密集的对象场景,以及对象之间的较大重叠,这在 真实场景。 随着3D图像分割的日益普及,尤其是在医学图像分析中,也非常需要大型3D图像数据集。 这些数据集比维数较低的数据集更难创建。 现有的可用3D图像分割数据集通常不够大,有些是合成的,因此更大,更具挑战性的3D图像数据集可能非常有价值。 6.2 Interpretable Deep Models尽管基于DL的模型在具有挑战性的基准上取得了可喜的性能,但有关这些模型的问题仍然存在。 例如,深度模型究竟要学习什么? 我们应该如何解释这些模型学到的特征? 能在给定的数据集上达到一定分割精度的最小神经架构是什么? 尽管可以使用一些技术来可视化这些模型的学习卷积核,但是仍缺乏对这些模型的基本行为/动力学的具体研究。 更好地理解这些模型的理论方面,可以开发出针对各种细分方案而设计的更好的模型。 6.3 Weakly-Supervised and Unsupervised Learning弱监督(也就是很少有镜头学习)和无监督学习正在成为非常活跃的研究领域。这些技术有望对图像分割特别有价值,因为在许多应用领域,尤其是在医学图像分析中,采集用于分割问题的标记样本是有问题的 。 转移学习方法是在大量带标签的样本(可能来自公共基准)上训练通用图像分割模型,然后在某些特定目标应用程序的几个样本上对该模型进行微调。 自我监督学习是另一个有希望的方向,在各个领域都吸引了很多吸引力。 借助自我监督学习,可以捕获图像中的许多细节,从而以更少的训练样本来训练分割模型。 基于强化学习的模型也可能是另一个潜在的未来方向,因为它们很少受到图像分割的关注。 6.4 Real-time Models for Various Applications在许多应用程序中,准确性是最重要的因素;但是,在某些应用程序中,具有可以接近实时或至少接近普通相机帧速率(每秒至少25帧)运行的分割模型也很关键 )。 这对于例如部署在自动驾驶汽车中的计算机视觉系统很有用。 当前的大多数模型都远非这个帧速率。 例如,FCN-8大约需要100毫秒来处理低分辨率图像。基于膨胀卷积的模型有助于在某种程度上提高分割模型的速度,但仍有很大的改进空间。 6.5 Memory Efficient Models即使在推理阶段,许多现代分割模型也需要大量内存。 到目前为止,已经进行了很多努力来提高这种模型的准确性,但是为了使它们适合特定的设备(例如移动电话),必须简化网络。 这可以通过使用更简单的模型,或者通过使用模型压缩技术,甚至训练复杂的模型,然后使用知识提炼技术将其压缩为模仿复杂模型的较小的,内存有效的网络来完成。 6.6 3D Point-Cloud Segmentation许多工作集中在2D图像分割上,但 处理3D点云分割的工作却很少 。然而,对点云分割的兴趣与日俱增,在3D建模,自动驾驶汽车,机器人技术中具有广泛的应用 ,建筑模型等。 处理3D无序和非结构化数据(例如点云)带来了一些挑战。 例如,尚不清楚在点云上应用CNN和其他经典深度学习架构的最佳方法。 基于图的深度模型可能是探索点云分割的潜在领域,从而实现了这些数据的其他工业应用。 |
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