语义分割patches

### 什么是语义分割 语义分割是一种计算机视觉任务，旨在对图像中的每个像素分配一个类别标签。这一过程使得机器能够理解图像的内容并将其分解成具有特定意义的部分[^2]。 ### 常见的语义分割实现方法 #### FCN（Fully Convolutional Network） FCN 是一种经典的语义分割算法，其核心思想是将传统的 CNN 结构扩展到全卷积网络，从而支持任意大小的输入图像，并输出相同分辨率的预测图。通过移除全连接层并将它们替换为卷积层，FCN 能够有效地进行端到端训练和推理[^1]。 以下是简单的 FCN 实现思路： ```python import torch.nn as nn class FCN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super(FCN, self).__init__() # 使用预训练的 VGG 或其他基础网络作为特征提取器 self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), ... ) self.classifier = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.classifier(x) return x ``` #### DeepLab 系列 DeepLab 利用了 Atrous 卷积（也称为 Dilated 卷积），能够在保持高分辨率的同时捕获多尺度上下文信息。此外，DeepLab 还引入了 ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块来增强模型的感受野。 以下是一个简化版的 DeepLab 架构示例： ```python from torchvision.models import resnet50 class DeepLabV3Plus(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super(DeepLabV3Plus, self).__init__() backbone = resnet50(pretrained=True) self.backbone = nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2]) # ASPP 和解码器部分省略 def forward(self, x): features = self.backbone(x) output = ... # 添加 ASPP 和上采样逻辑 return output ``` #### SETR (Segmentation Transformers) SETR 提出了完全基于 Transformer 的架构用于语义分割任务。该模型摒弃了传统 CNN 编码器的设计，采用 ViT 中的 Multi-head Self-Attention 来捕捉全局依赖关系。为了适应不同尺寸的目标对象，SETR 设计了多种解码策略，如朴素上采样、渐进上采样以及多级特征融合[^3]。 下面是构建 SEncoder 部分的一个简单例子： ```python import timm class SETREncoder(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12): super(SETUREncoder, self).__init__() self.patch_embed = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True).patch_embed self.transformer = nn.TransformerEncoder(...) def forward(self, x): patches = self.patch_embed(x) out = self.transformer(patches) return out ``` #### 上采样的实现技巧 对于大多数语义分割模型而言，最终都需要执行上采样操作以恢复原始输入图像的空间维度。可以使用双线性插值或者转置卷积完成此步骤。例如，在 PyTorch 中可以通过自定义权重矩阵的方式高效地生成 bilinear 插值核[^4]： ```python def bilinear_kernel(in_channels, out_channels, kernel_size): factor = (kernel_size + 1) // 2 if kernel_size % 2 == 1: center = factor - 1 else: center = factor - 0.5 og = (torch.arange(kernel_size).reshape(-1, 1), torch.arange(kernel_size).reshape(1, -1)) filt = (1 - torch.abs(og[0] - center) / factor) * \ (1 - torch.abs(og[1] - center) / factor) weight = torch.zeros((in_channels, out_channels, kernel_size, kernel_size)) weight[range(in_channels), range(out_channels), :, :] = filt return weight.unsqueeze(1) ```

### Segmenter 语义分割模型实现方法 #### 模型概述 Segmenter 是一种基于纯 Transformer 的语义分割模型，其核心思想是在 Vision Transformer (ViT) 基础上扩展以支持像素级预测任务。该模型通过全局上下文建模解决了传统卷积神经网络在局部特征提取中的局限性[^1]。 #### 主要组成部分 1. **编码器部分** - 使用预训练的 ViT 模型作为骨干网络，负责提取输入图像的高维特征表示。 - 输入图像被划分为固定大小的 patches（图像块），并映射为 token 序列。 - 这些 tokens 经过多层 Transformer 编码器处理后生成输出嵌入向量。 2. **解码器部分** - 提供两种主要类型的解码器：逐点线性解码器和 Mask Transformer 解码器。 - **逐点线性解码器**：直接从编码器输出的嵌入中学习类别标签，适用于简单的场景分割任务。 - **Mask Transformer 解码器**：引入额外的对象嵌入机制，在联合处理图像块的同时生成更精确的类掩码，适合复杂场景下的高性能需求[^2]。 3. **微调策略** - 利用已有的大规模图像分类数据集上的预训练权重初始化 ViT 骨干网路。 - 对特定领域的小规模语义分割数据集进行迁移学习调整，从而减少标注成本并提升泛化能力。 4. **实验验证** - 在多个公开基准测试集中展示了卓越的表现水平，例如 ADE20K 和 Pascal Context 数据集上超过了当前最先进的技术水平；而在 Cityscapes 上也达到了竞争性的效果。 - PyTorch 版本实现了良好的数值稳定性，损失函数通常会在第二个 epoch 后迅速降低至合理区间(0~1)[^3]。 #### 示例代码片段 以下是使用 PyTorch 构建基础框架的一个简化例子： ```python import torch from transformers import SegformerForSemanticSegmentation, ViTModel class Segmenter(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=19): super(Segmenter, self).__init__() # 加载预训练好的 ViT 模型作为 backbone self.encoder = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') # 定义一个轻量化的线性解码器或者复杂的 mask transformer 结构 self.decoder = torch.nn.Conv2d(in_channels=self.encoder.config.hidden_size, out_channels=num_classes, kernel_size=(1, 1)) def forward(self, pixel_values): outputs = self.encoder(pixel_values=pixel_values).last_hidden_state # 调整形状以便后续操作 b, n, c = outputs.shape h = w = int(n ** .5) outputs = outputs.permute(0, 2, 1).view(b, c, h, w) logits = self.decoder(outputs) return logits model = Segmenter() print(model) ``` 此脚本定义了一个基本形式的 segmenter 类实例，并演示了如何组合 vit encoder 及自定义 decoder 来完成端到端训练流程设置过程。 #### 性能优化建议 为了进一步改善实际应用中的表现质量，可考虑以下几个方向： - 尝试不同的 patch 大小配置选项； - 探索更深更大容量的基础架构设计模式； - 添加更多辅助监督信号促进收敛速度加快以及最终精度改进。