【摘 要】
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图像全景分割是近几年被提出的机器视觉中的一个新的挑战。它要求在像素级别下为图像中每一个像素分配不同的类别或实例。换句话说,全景分割不仅要求分割可数的前景,还要求分割不可数的背景。当前全景分割任务的主要挑战是分割对象的遮挡和融合问题,其中遮挡问题可以从特征提取和损失函数两个角度考虑。融合问题需要设计一个全景融合模块,该模块的任务是精准的融合同一图像下的前景和背景。传统的图像分割方法通常基于阈值或者基
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图像全景分割是近几年被提出的机器视觉中的一个新的挑战。它要求在像素级别下为图像中每一个像素分配不同的类别或实例。换句话说,全景分割不仅要求分割可数的前景,还要求分割不可数的背景。当前全景分割任务的主要挑战是分割对象的遮挡和融合问题,其中遮挡问题可以从特征提取和损失函数两个角度考虑。融合问题需要设计一个全景融合模块,该模块的任务是精准的融合同一图像下的前景和背景。传统的图像分割方法通常基于阈值或者基于聚类和超像素来实现图像的分割。但是这些方法往往没有良好的准确度。除此之外,传统的图像分割往往止步于语义分割,并不能进一步的区分不同实例。随着GPU算力的逐年增强,基于深度神经网络的图像分割方法越来越多并且取得了良好的分割效果,为了更好地实现全景分割这一具有现实意义的挑战,本文主要从以下三个方面进行设计来实现最终的全景分割任务要求。（1）并联空洞卷积与残差的骨干网络。主流的语义分割方法一般是使用带有跳跃连接的残差网络来产生清楚的语义特征。但是残差网络并没有摆脱传统卷积网络的缺点,即图像分辨率会随着网络的深度的增加而下降。因此一种并联空洞卷积和残差网络的骨干网络被提出以实现更精细的语义分割特征,这种新的方法在CHAOS数据集上比其他基于深度学习的方法在不同评价指标上结果提高了1%-4%不等。（2）增强实例支路与语义支路的联系。全景分割两条子支路分别为语义分割和实例分割,在端到端全景分割网络中,它们虽然共享骨干网络提取的特征,但是彼此之间没有联系。本文提出一种多尺度空间通道前向激励机制,通过同一层特征输出的两条激励支路来加强语义分割支路和实例分割支路之间的联系,同时提出一种改进的空洞空间金字塔模块,使得该模块在保留图像级信息的同时避免了上采样的幅度过大引起的信息丢失。本章实验基于COCO数据集和Cityscapes数据集,最终的效果比Baseline在各项评价指标上要提高了2%左右。（3）新的全景融合模块和改善实例遮挡。一种新的融合机制在本文被提出以获得良好的全景分割结果,这种机制要求网络在语义支路预测的时候将输出通道设置为数据集前景和背景的类别之和,然后将输出通道分为语义结果和多通道实例结果。通过这种方法得到的实例结果与Mask R-CNN支路的实例分割的结果按照标签相加后替换掉上述的多通道实例结果。除此之外,还提出一种基于置信度排序的模块来改善遮挡问题,在COCO2017和Cityscapes上的实验结果证明了提出的全景分割网络的有效性。
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