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图像语义分割综述
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## 一、什么是语义分割
语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。比如说如下的照片，属于人的像素都要分成一类，属于摩托车的像素也要分成一类，除此之外还有背景像素也被分为一类。注意语义分割不同于实例分割，举例来说，如果一张照片中有多个人，对于语义分割来说，只要将所由人的像素都归为一类，但是[实例分割](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=2&q=%E5%AE%9E%E4%BE%8B%E5%88%86%E5%89%B2&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLlrp7kvovliIblibIiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjIsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.mIqTxwKvPGgMJhI_qss2hxllVMDt4_I972vZZqRRNdY&zhida_source=entity)还要将不同人的像素归为不同的类。也就是说实例分割比语义分割更进一步。
![](../images/004.jpg)
图1(a). 原图
![](../images/005.jpg)
图1(b). 分割结果
## 二、语义分割的思路
## I.传统方法
在深度学习方法流行之前，[TextonForest](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=TextonForest&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJUZXh0b25Gb3Jlc3QiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.tDo578lT6QU7lVi0wv9qJ33qa28huJvWjuU79WIYW8E&zhida_source=entity)和基于[随机森林分类器](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLpmo_mnLrmo67mnpfliIbnsbvlmagiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.4sE8OeiriXQKVDeMq9FxsoIc4D7sySBkIJTeK_cRZ5Q&zhida_source=entity)等语义分割方法是用得比较多的方法。不过在[深度卷积网络](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLmt7Hluqbljbfnp6_nvZHnu5wiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.pN71qi0gSeHekdxepuyDeTXCtwXKgxfUfGesaL4ZmKU&zhida_source=entity)流行之后，深度学习方法比传统方法提升了很多，所以这里就不详细讲传统方法了。
## II.深度学习方法
深度学习方法在语义分割上得到了巨大成功，深度学习方法解决语义分割问题可以概括为几种思路。下面进行详细介绍。
**1.[Patch classification](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=Patch+classification&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJQYXRjaCBjbGFzc2lmaWNhdGlvbiIsInpoaWRhX3NvdXJjZSI6ImVudGl0eSIsImNvbnRlbnRfaWQiOjczMTE2ODgsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.6j6_O7-VNCbegZz2LwjC0QsanHf8jAh2FFuDLbqgKLE&zhida_source=entity)**
最初的深度学习方法应用于图像分割就是Patch classification。Patch classification方法，顾名思义，图像是切成块喂给深度模型的，然后对像素进行分类。使用图像块的主要原因是因为全连接层需要固定大小的图像。
**2.[全卷积](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E5%85%A8%E5%8D%B7%E7%A7%AF&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLlhajljbfnp68iLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.MUiFa7KC-oEkpz2EwomPb-7fNzwDV1DxUqEht43CVj0&zhida_source=entity)方法**
2014年，[全卷积网络](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E5%85%A8%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLlhajljbfnp6_nvZHnu5wiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.Pu3v-WhX_d0wDW2iqDi_oE3iu6-16NtKrx5ag51oP0I&zhida_source=entity)（FCN）横空出世，FCN将网络全连接层用卷积取代，因此使任意图像大小的输入都变成可能，而且速度比Patch classification方法快很多。
尽管移除了[全连接层](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=3&q=%E5%85%A8%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E5%B1%82&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLlhajov57mjqXlsYIiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjMsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.80k_1cvXxQ5X0hH_i3hFAdYC-57rATFat4VsDeSASKc&zhida_source=entity)，但是CNN模型用于语义分割还存在一个问题，就是[下采样](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E4%B8%8B%E9%87%87%E6%A0%B7&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLkuIvph4fmoLciLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.Q39eS23ZZmLrhCnP1VH58UifhVdV5Nt8bBIh-Uv7ZS0&zhida_source=entity)操作（比如，pooling）。pooling操作可以扩大[感受野](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%84%9F%E5%8F%97%E9%87%8E&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLmhJ_lj5fph44iLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.y6k34AfmRDUN3bx0jdh6Q3AV_09_vTeDAK1o06Gz9T8&zhida_source=entity)因而能够很好地整合上下文信息（context中文称为语境或者上下文，通俗的理解就是综合了更多的信息来进行决策），对high-level的任务（比如分类），这是很有效的。但同时，由于pooling下采样操作，使得分辨率降低，因此削弱了位置信息，而语义分割中需要score map和原图对齐，因此需要丰富的位置信息。
**3.encoder-decoder架构**
encoder-decoder是基于FCN的架构。encoder由于pooling逐渐减少空间维度，而decoder逐渐恢复空间维度和细节信息。通常从encoder到decoder还有shortcut connetction（捷径连接，也就是[跨层连接](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E8%B7%A8%E5%B1%82%E8%BF%9E%E6%8E%A5&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLot6jlsYLov57mjqUiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.feh1yJ7hENgVnUD8hDy_MwIcjdDG8VZrnRT5Wm8rkJw&zhida_source=entity)）。其中[U-net](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=U-net&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJVLW5ldCIsInpoaWRhX3NvdXJjZSI6ImVudGl0eSIsImNvbnRlbnRfaWQiOjczMTE2ODgsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.nTzxew-VSjNPM4oEpDazwkR0NzdIJUU_Qry-XKB3pZo&zhida_source=entity)就是这种架构很流行的一种，如下图：
![](../images/006.jpg)
**4.空洞卷积**
dilated/atrous （空洞卷积）架构，这种结构代替了pooling，一方面它可以保持空间分辨率，另外一方面它由于可以扩大感受野因而可以很好地整合上下文信息。如下图：
![](../images/016.jpg)
**5.条件随机场**
除了以上思路，还有一种对分割结果进行后处理的方法，那就是[条件随机场](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=2&q=%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E5%9C%BA&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLmnaHku7bpmo_mnLrlnLoiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjIsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.Iou0Ntg0O-a0Hu2Zr_g__XGyd7AcOLO9KTnirfEH1kU&zhida_source=entity)(Conditional Random Fields ([CRF](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=CRF&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJDUkYiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.3O98pcysBjBoP9UMPZhCQgn0u-eHaPAOp8u-QRoSPfo&zhida_source=entity)s))后处理用来改善分割效果。[DeepLab系列](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=DeepLab%E7%B3%BB%E5%88%97&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJEZWVwTGFi57O75YiXIiwiemhpZGFfc291cmNlIjoiZW50aXR5IiwiY29udGVudF9pZCI6NzMxMTY4OCwiY29udGVudF90eXBlIjoiQXJ0aWNsZSIsIm1hdGNoX29yZGVyIjoxLCJ6ZF90b2tlbiI6bnVsbH0.1S5ETZH1xMKw5FjWG7bgaB4IQ3ggUg_I2gOHXsMIpVo&zhida_source=entity)文章基本都采用这种后处理方法，可以较好地改善分割结果，如下图：
![](../images/018.jpg)
## 三、深度学习语义分割方法
## 方法总览
现在的深度学习语义分割模型基本上都是基于FCN发展而来的，它是开山鼻祖，一张图概括FCN的延伸方法：
![](../images/009.jpg)
## 各方法的详细信息
![](../images/010.jpg)
## 各方法简要介绍
下面简单总结一些从FCN进行改进的几种架构，关于每种架构的详细解读请看专栏中其他文章。
  1. [FCN](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23fcn)
  2. [SegNet](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23segnet)
  3. [Dilated Convolutions](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23dilation)
  4. [DeepLab (v1 & v2)](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23deeplab)
  5. [RefineNet](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23refinenet)
  6. [PSPNet](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23pspnet)
  7. [Large Kernel Matters](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23large-kernel)
  8. [DeepLab v3](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23deeplabv3)


## 1.FCN
**论文信息**
> Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation  
> Submitted on 14 Nov 2014  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1411.4038)
**主要贡献**
  1. 使端对端的卷积语义分割网络变得流行起来。
  2. 通过deconvolutional layers进行上采样。
  3. 通过skip connection改善了上采样的粗糙度。


**概要**
  1. **全卷积化(Fully Convolutional)** ：用于解决逐像素([pixel](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=pixel&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJwaXhlbCIsInpoaWRhX3NvdXJjZSI6ImVudGl0eSIsImNvbnRlbnRfaWQiOjczMTE2ODgsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.Tzyo1BVfycZAN6G2TXzGlnONVYlzNgB7liwFCNtkZvA&zhida_source=entity)-wise)的预测问题。通过将基础网络(例如VGG)最后面几个全连接层换成卷积层，可实现任意大小的图像输入，并且输出图像大小与输入相对应；
  2. **[反卷积](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E5%8F%8D%E5%8D%B7%E7%A7%AF&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLlj43ljbfnp68iLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.0rw3ZYgsZ6kmT2_dAhqU-So0X3ifdOw1i0HSHdXvkvM&zhida_source=entity)(deconvolution)** ：上采样操作，用于恢复图片尺寸，方便后续进行逐像素预测;
  3. **跳跃结构(skip[architecture](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=architecture&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJhcmNoaXRlY3R1cmUiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.7gWRUVFoR9lAGj-m7dEe0yAPQOhNz71Wn3156HErDVQ&zhida_source=entity))**：用于融合高低层特征信息。通过跨层连接的结构，结合了网络浅层的细(fine-grain)粒度信息信息以及深层的粗糙(coarse)信息，以实现精准的分割任务。


![](../images/011.jpg)
**Benchmarks (VOC2012)**
![](../images/012.jpg)
评论：
FCN是基于深度学习的语义分割的开山之作，尽管现在很多方法都超越了FCN，但它的思想仍然有很重要的意义。
## 2. Segnet
**论文信息**
> SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation  
> Submitted on 2 Nov 2015  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1511.00561)
**主要贡献**
  * 使用Maxpooling indices来增强位置信息。


**简要概述**
FCN的upconvolution层+shortcut connections产生的分割图比较粗糙，因此SegNet增加了更多的[shortcut connections](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=2&q=shortcut+connections&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJzaG9ydGN1dCBjb25uZWN0aW9ucyIsInpoaWRhX3NvdXJjZSI6ImVudGl0eSIsImNvbnRlbnRfaWQiOjczMTE2ODgsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MiwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.uM6L7zoQuoPEUL3asRvuxtRzhsSEIKLoW0pXPPbKtDo&zhida_source=entity)。不过，SegNet并不是直接将encoder的特征进行直接复制，而是对maxpooling中的indices进行复制，这使得SegNet的效率更高。
![](../images/013.jpg)
maxpooling 的indices复制原理如下：
![](../images/014.jpg)
  

**Benchmarks (VOC2012)**
![](../images/015.jpg)
**评论**
  * FCN和SegNet都是encoder-decoder架构。
  * SegNet的benchmark表现太差了，不建议用这个网络。


## 3. Dilated convolution
**论文信息**
> Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions  
> Submitted on 23 Nov 2015  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1511.07122)
**创新点**
  1. 使用[空洞卷积](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=3&q=%E7%A9%BA%E6%B4%9E%E5%8D%B7%E7%A7%AF&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLnqbrmtJ7ljbfnp68iLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjMsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.MjWocpHkycUbaufokYQ-luJELpphPHft0tbrwP7LISk&zhida_source=entity)用来进行稠密预测（dense prediction）。
  2. 提出上下文模块（context module），使用空洞卷积（Dilated Convolutions）来进行多尺度信息的的整合。


**简要解释**
pooling操作可以增大感受野，对于图像分类任务来说这有很大好处，但由于pooling操作降低了分辨率，这对语义分割来说很不利。因此作者提出一种叫做dilated convolution的操作来解决这个问题。dilated卷积(在deeplab中称为atrous卷积)。可以很好地提升感受野的同时可以保持空间分辨率。
![](../images/016.jpg)
网络架构有两种，一种是前端网络，另外一种是前端网络+上下文模块，分别介绍如下：
  * 将VGG网络的最后两个pooling层给拿掉了，之后的[卷积层](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=2&q=%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E5%B1%82&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLljbfnp6_lsYIiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjIsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.W9cFhtU-T5Wdraw7hQ2d8EEpuqZr8thHLLIc1fJmFQ8&zhida_source=entity)被dilated 卷积取代。并且在pool3和pool4之间空洞卷积的空洞率=2，pool4之后的空洞卷积的[空洞率](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=2&q=%E7%A9%BA%E6%B4%9E%E7%8E%87&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLnqbrmtJ7njociLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjIsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.46jbWG-KfQv9qKqfLX74Zam_ZtnW27MrmCli8li_-gQ&zhida_source=entity)=4。作者将这种架构称为前端（front-end）。
  * 除了前端网络之外，作者还设计了一种叫做上下文模块（context module）的架构，加在前端网络之后。上下文木块中[级联](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%BA%A7%E8%81%94&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLnuqfogZQiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.ibS_tX7g1GwQ3DMZ08OCNYimacIy5pm1OQ_W7DDiAII&zhida_source=entity)了多种不同空洞率的空洞卷积，使得多尺度的上下文信息可以得到整合，从而改善前端网络预测的效果。**需要注意的是[前端网络](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=6&q=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLliY3nq6_nvZHnu5wiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjYsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.J96gf4KUAUzF1i_EhvIif10J03JP6_xQJBOiSnVV7zs&zhida_source=entity)和上下文木块是分开训练的，因为作者在实验中发现，如果是联合在一起进行端对端的训练并不能改善性能。**


**Benchmarks (VOC2012)**
![](../images/017.jpg)
**评论**
需要特别注意的是，网络输出的分割图并不是和原始图像大小一样的，而是其1/8，需要对输出的分割图进行[线性插值](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%8F%92%E5%80%BC&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLnur_mgKfmj5LlgLwiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.0FQndfaB6wyBnCdkmqP5Y9bRevAM6LeUXy5SAAXN3Ik&zhida_source=entity)才能得到最终的分割结果。这种做法也是很多其他的方法都使用的。
## 4. DeepLab(v1,v2)
**论文信息**
> **v1** : Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs  
> Submitted on 22 Dec 2014  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1412.7062)  
> **v2** : DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs  
> Submitted on 2 Jun 2016  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1606.00915)
**主要贡献**
  1. 使用atrous卷积，也就是后来的空洞卷积，扩大感受野，保持分辨率。
  2. 提出了atrous spatial [pyramid](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=pyramid&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJweXJhbWlkIiwiemhpZGFfc291cmNlIjoiZW50aXR5IiwiY29udGVudF9pZCI6NzMxMTY4OCwiY29udGVudF90eXBlIjoiQXJ0aWNsZSIsIm1hdGNoX29yZGVyIjoxLCJ6ZF90b2tlbiI6bnVsbH0.HkJZfhFZnTTstPIAtcZko2mDP82XgbePhnl-doXOIf4&zhida_source=entity) pooling (ASPP)，整合多尺度信息。
  3. 使用全连接条件随机场（fully connected CRF)进行后处理，改善分割结果。


**简要概述**
  1. 空洞卷积可以在不增加参数的情况下增加感受野。
  2. 通过两种方式来进行多尺度的处理：A.将原始图像的多种尺度喂给网络进行训练。B.通过平行的不同空洞率的[空洞卷积层](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%A9%BA%E6%B4%9E%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E5%B1%82&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLnqbrmtJ7ljbfnp6_lsYIiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.9G9yj4k7kmw15af_WQsFmGNPDMkmkJyfqd9lELyNs5c&zhida_source=entity)来获得。
  3. 通过全连接条件随机场来进行后处理，以改善分割结果。


![](../images/018.jpg)
  

**Benchmarks (VOC2012)**
![](../images/019.jpg)
## 5. RefineNet
**论文信息**
> RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation  
> Submitted on 20 Nov 2016  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1611.06612)
**主要贡献**
  1. 精心设计了encoder-decoder架构中的decoder部分，使得性能提升。
  2. 整个网络的设计都遵循[residual](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=residual&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJyZXNpZHVhbCIsInpoaWRhX3NvdXJjZSI6ImVudGl0eSIsImNvbnRlbnRfaWQiOjczMTE2ODgsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.qz3TNrii00Juk8hNMprDsoM5FrdEuuLqq7mheUzpAsc&zhida_source=entity) connections，网络表达能力更强，[梯度](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%A2%AF%E5%BA%A6&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLmoq_luqYiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.TbF6pT3h6eTMYPwvzMxzVCpbpyPgquulkT_xr1CudJk&zhida_source=entity)更容易[反向传播](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLlj43lkJHkvKDmkq0iLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.7MzFQMWhsdtWnmIru1OFLU9KmY4EX97BQW1lK8npzws&zhida_source=entity)。


**简要概述**
作者提出空洞卷积方法应用于语义分割也是有缺点的，包括：
  * 因为使用了大分辨率的[feature map](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=feature+map&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJmZWF0dXJlIG1hcCIsInpoaWRhX3NvdXJjZSI6ImVudGl0eSIsImNvbnRlbnRfaWQiOjczMTE2ODgsImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.gRP8AFwXtjL-zUjp1dgUKdc4hlYt4efUpqPr85Kjvv0&zhida_source=entity)，因此计算代价大，并且需要大量的内存。对于这个问题，DeepLab的做法是只预测原始输入的1／8。


本文提出使用encoder-decoder架构。encoder部分是RESNET-101。decoder具有RefineNet blocks，它将此前的RefineNet blocks的低分辨率特征和encoder部分[高分辨率](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%AB%98%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLpq5jliIbovqjnjociLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.I1XSsl6T9y0JdzgaVmrUkDhBmMjTcLI7uJ4ef9S4I_U&zhida_source=entity)特征进行concatenate/fuse。
![](../images/020.jpg)
![](../images/021.jpg)
**Benchmarks (VOC2012)**
![](../images/022.jpg)
## 6. PSPNet
**论文信息**
> [Pyramid](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=Pyramid&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiJQeXJhbWlkIiwiemhpZGFfc291cmNlIjoiZW50aXR5IiwiY29udGVudF9pZCI6NzMxMTY4OCwiY29udGVudF90eXBlIjoiQXJ0aWNsZSIsIm1hdGNoX29yZGVyIjoxLCJ6ZF90b2tlbiI6bnVsbH0.8cHFzuIcN9MZdbcJW3dzPG3-Y0VDEl3K_g7tgDg0nN0&zhida_source=entity) Scene Parsing Network  
> Submitted on 4 Dec 2016  
> [Arxiv Link](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1612.01105)
**主要贡献**
  1. 使用pyramid pooling整合context。
  2. 使用auxiliary loss。


**概要**
[骨架网络](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=7311688&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%AA%A8%E6%9E%B6%E7%BD%91%E7%BB%9C&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3OTExMzk0NDcsInEiOiLpqqjmnrbnvZHnu5wiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjo3MzExNjg4LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.Q-GB5AwmKw_jwzfIkDXBH6YjLmoom_Sq5wnlSepbV1M&zhida_source=entity)使用Resnet，并在此基础上加上pyramid pooling module。该模块用到了很多kernel大小不一的pooling 。将pooling的结果再上采样，经过concatenate进行融合。
![](../images/023.jpg)
在RESNET的第四阶段（即输入到金字塔池模块）之后，应用auxiliary loss。这种方法在别的地方也被称为intermediate supervision。
**Benchmarks (VOC2012)**
![](../images/024.jpg)
## 以下两篇论文还没细看，看完了之后更新。
## 7. Large Kernel Matters
pass
## 8. deeplab v3
pass
  

**参考**
这篇文章主要是参考以下两篇文章的一个总结，加入了一些自己的理解，想看原文的直接打开：
  1. [A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review%23dilation)
  2. [A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1704.06857)


编辑于 2018-06-10 00:30
[深度学习（Deep Learning）](https://www.zhihu.com/topic/19813032)
[机器学习](https://www.zhihu.com/topic/19559450)
[计算机视觉](https://www.zhihu.com/topic/19590195)
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[![dadream](../images/025.jpg)](https://www.zhihu.com/people/008813f5db257ab17c34c20f970a2a43)
[dadream](https://www.zhihu.com/people/008813f5db257ab17c34c20f970a2a43)
没有unet？
2018-09-20
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[![tan知yi](../images/026.jpg)](https://www.zhihu.com/people/93e7e9bfdea1eafb71b842e2e45cd275)
[tan知yi](https://www.zhihu.com/people/93e7e9bfdea1eafb71b842e2e45cd275)
想知道传统的随机森林是如何做语义分割的![\[谢邀\]](https://pic2.zhimg.com/v2-6fe2283baa639ae1d7c024487f1d68c7.png)![\[捂脸\]](https://pic1.zhimg.com/v2-b62e608e405aeb33cd52830218f561ea.png)
2020-12-28
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[![寒青](../images/027.jpg)](https://www.zhihu.com/people/b2863314f4f336526ae871e34f21dfc7)
[寒青](https://www.zhihu.com/people/b2863314f4f336526ae871e34f21dfc7)
想问下，分割图不同类别不同颜色是如何实现的
2020-07-04
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[![wong或许对了](../images/028.jpg)](https://www.zhihu.com/people/956c37aa6e474f888ba4b689b8cd9e43)
[wong或许对了](https://www.zhihu.com/people/956c37aa6e474f888ba4b689b8cd9e43)
大佬不讲讲OCRnet吗
2023-10-13
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[![大山](../images/029.jpg)](https://www.zhihu.com/people/a4304b214b7d2909d7dd0b69aa90a791)
[大山](https://www.zhihu.com/people/a4304b214b7d2909d7dd0b69aa90a791)
很棒的综述，非常谢谢！
2022-10-18
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[![知乎用户dwCPx8](../images/030.jpg)](https://www.zhihu.com/people/7bf35d9cf5bb04ea23b22572ea6c40a1)
[知乎用户dwCPx8](https://www.zhihu.com/people/7bf35d9cf5bb04ea23b22572ea6c40a1)
1
2022-09-22
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[![Eric](../images/031.jpg)](https://www.zhihu.com/people/3d0cac71d63596fd1d20c0223954020c)
[Eric](https://www.zhihu.com/people/3d0cac71d63596fd1d20c0223954020c)
![\[赞同\]](https://pic2.zhimg.com/v2-419a1a3ed02b7cfadc20af558aabc897.png)
2021-06-02
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[![月色血风暴](../images/032.jpg)](https://www.zhihu.com/people/a18eaeb489cced34ef81da46c4cb694f)
[月色血风暴](https://www.zhihu.com/people/a18eaeb489cced34ef81da46c4cb694f)
感谢~写得很棒
2020-02-21
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[![storm](../images/033.jpg)](https://www.zhihu.com/people/81cfaab7a1b8b5524328bc14f5feaf3b)
[storm](https://www.zhihu.com/people/81cfaab7a1b8b5524328bc14f5feaf3b)
感谢！可以更新吗
2019-11-02
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[![李文鑫](../images/034.jpg)](https://www.zhihu.com/people/1d9439567b386e7df3e19d60d1bc1c33)
[李文鑫](https://www.zhihu.com/people/1d9439567b386e7df3e19d60d1bc1c33)
但是上次看论文 没看懂的 看了这篇之后 会更懂 谢谢作者了
2019-09-25
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