【摘 要】
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语义分割作为计算机视觉领域的热门研究课题,目标是对图像中的每个像素点进行正确分类。然而,现有的分割数据普遍存在像素分布不平衡的问题,即类别间的像素分布呈现“长拖尾”现象。这将导致训练模型仅在极个别样本集中的类别上表现突出,而大多数类别性能欠佳,整体精度受限,严重阻碍了多分类分割的应用化进程。本文首先针对普通场景语义分割中的像素分布不均问题开展研究,提出了一种基于数据层面和算法层面的非均衡数据分割方
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语义分割作为计算机视觉领域的热门研究课题,目标是对图像中的每个像素点进行正确分类。然而,现有的分割数据普遍存在像素分布不平衡的问题,即类别间的像素分布呈现“长拖尾”现象。这将导致训练模型仅在极个别样本集中的类别上表现突出,而大多数类别性能欠佳,整体精度受限,严重阻碍了多分类分割的应用化进程。本文首先针对普通场景语义分割中的像素分布不均问题开展研究,提出了一种基于数据层面和算法层面的非均衡数据分割方法。接着根据航拍场景任务的特殊性,完成非均衡数据分割算法的优化与迁移。具体内容包括:（1）提出了多分类Soft IoU（Intersection over Union,IoU）均衡损失函数。在普通场景任务中,借鉴IoU的工作原理,构造其连续域的可导近似替代Soft IoU指标。在此基础上,利用Soft IoU指导完成多分类Soft IoU均衡损失函数的设计。进一步地,提出了Balance-Batch均衡训练策略。结合mini-batch的思想,深入研究批次数据分布对模型精度的影响。通过规范批次内的数据类别,以所设计的数据增强和网络结构为基础,达到像素均衡的目的。（2）针对航拍场景任务的特点,提出了多源学习均衡算法。结合Balance-Batch均衡训练策略,利用多个源域在目标域上进行冻层训练,完成单源学习模型迁移。通过基于回归网络的最佳融合算法和基于图片级别的融合算法,差异化融合单源学习模型,实现针对航拍场景任务的算法优化与迁移。本文工作的创新点主要包括:（1）在普通场景中,提出多分类Soft IoU均衡损失函数,并结合Balance-Batch均衡训练策略,解决了数据失衡带来的不稳定问题,提升了3.755%的m IoU（Mean Intersection over Union,m IoU）;（2）在航拍场景中,在目标域上迁移不同源域的信息,实现了多源信息的互补,分别提升了5.041%、2.665%和5.197%的m IoU;（3）在航拍场景中,设计结合最优权重和最优预测的多模型融合策略,保证了模型融合的有效性,分别获得了8.587%和10.125%的m IoU提升。综上所述,本文设计的面向非均衡数据的语义分割方法,综合数据和算法两个维度,在普通场景任务上提出了具体解决方案,并在航拍场景上完成了算法的优化与迁移。该系统突破了现有方案只从数据层面进行优化的局限性,为其它应用领域的非均衡数据研究奠定了基础。
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