Transformer在语义分割中的应用-ITADN社区

Transformer在语义分割中的应用

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本研究探讨了Transformer模型在图像语义分割任务中的应用潜力，通过对比实验分析其相对于传统CNN方法的优势与局限。整个网络流程如下：首先经过两层卷积操作，然后将生成的特征图分割成四份，并分别通过四个并行的Transformer模块（头部数量可以自定义设置），之后再将上述结果进行拼接(concatenate)，接着再经历一个额外的Transformer处理阶段。最后是多层级解码器部分。主要调试文件包括main.py、transformer.py和builders.py，其余代码仅作为依赖包使用。 - main.py：这是运行程序的主要入口点，并包含了路径设置、数据集划分以及测试与评估指标的相关参数配置。 - transformer.py: 包含了所有网络模块（类）的定义。 - builders.py: 用于构建transformer文件中定义的各种模块，训练过程中主要依赖于VitBuilder这个类。此外，在进行实验前还需要对输入的数据做一定的预处理： 1. 图片尺寸调整：将图片大小统一转换为256*256像素； 2. 格式转换：确保所有图像文件均为png格式。若原图为jpg或其他格式，可以通过cmd命令行工具执行ren *.jpg *.png指令来完成批量的格式更替操作。请根据上述步骤进行相关配置和调试工作以顺利开展实验研究。

MobileNetV3在语义分割中的应用：Mobilenetv3-Segmentation

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本研究探讨了MobileNetV3在网络语义分割任务中的应用效果，提出了基于MobileNetV3架构的新型语义分割模型——Mobilenetv3-Segmentation，在保证高效计算的同时提升了分割精度。 mobilenetv3细分的非官方实现用于语义分割，需要PyTorch 1.1 和 Python 3.x。用法： - 单GPU训练：使用命令 `python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` - 多GPU训练（例如，使用四块 GPU 训练）： - 设置环境变量 `export NGPUS=4` - 使用命令 `python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` 评估： - 单GPU训练：使用命令 `python eval.py --model`

DenseASPP在街道场景语义分割中的应用

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本文探讨了DenseASPP模型在街道场景图像语义分割中的应用效果，展示了其在复杂环境下的优越性能和潜力。在自动驾驶领域中的街道场景理解任务里，语义图像分割是一项基础工作。这项技术要求对高分辨率图片里的每个像素进行分类，并赋予其相应的语义标签。与其它应用场景相比，在自动驾驶中对象的比例变化非常大，这对高级特征表示提出了重大挑战——必须能够准确编码不同比例的信息。为了应对这一问题，无规则卷积被引入以生成具有较大感受野的特征，同时保持空间分辨率不变。在此基础上发展出原子空间金字塔池（ASPP），该方法通过结合多个采用不同膨胀率的原子卷积层来构建最终的多尺度特征表示。尽管如此，我们发现现有技术在处理自动驾驶场景时存在局限性：即当前的方法生成的多尺度特性不足以覆盖所有必要的比例范围。因此，提出了密集连接Atrous空间金字塔池（DenseASPP），该方法通过以密集的方式串联一系列atrous卷积层来实现目标——不仅扩大了涵盖的比例范围，还提高了特征分辨率，并且没有显著增加计算负担。

基于Transformer的二分类语义分割-TransUnet

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TransUnet是一种创新的深度学习模型，它融合了Transformer架构与U型网络结构，专为医学影像中的二分类语义分割任务设计。该模型通过自注意力机制增强了长距离依赖信息的学习能力，提高了分割精度和效率，在多项基准测试中展现出卓越性能。这段文字描述的是使用Transformer进行语义分割时遇到的问题，并提到将TransUnet网络模型单独拿出来使用，同时自己编写了加载数据集的方法以提高使用的便利性。

基于Swin-Transformer的图像和语义分割

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本研究提出了一种基于Swin-Transformer模型的创新方法，专门针对图像和语义分割任务，结合了卷积神经网络与变换器架构的优势，显著提升了复杂场景下的目标识别精度。可以使用自己的数据集进行训练。如果选择使用自定义的数据集，则需要先将标签转换为VOC格式，相关代码位于tools文件夹下的voc.py中。具体流程是通过train脚本训练网络模型，并利用prediction脚本来输出分割结果。图片应放置在data文件夹下，但请注意更换数据集时需确保图像均为灰度图。初始任务主要针对医学图像的分割问题进行设计，但也适用于其他类型的图像处理工作。该系统包含滑窗操作功能，采用具有层级化设计特点的Swin Transformer模型。具体来说，在滑窗操作中包括不重叠的local window和带有一定重叠区域的cross-window机制。通过将注意力计算限制在一个窗口内的方式，一方面引入了CNN卷积操作中的局部性特征，另一方面也有效减少了计算资源的需求量。

改进版U-Net在PyTorch中的语义分割应用 (unet_semantic_segmentation)

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本项目采用改进后的U-Net模型，在PyTorch框架下实现高效的语义分割任务。通过优化网络结构和引入新的损失函数，提高图像分割精度与速度。 **U-Net模型详解** U-Net是一种在图像分割任务中广泛应用的卷积神经网络（CNN）架构，在语义分割领域表现出色。由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox于2015年提出，其设计灵感来源于全卷积网络（FCN），并引入了跳跃连接来解决FCN中细节信息丢失的问题。 **语义分割** 语义分割是计算机视觉中的一个关键任务，目标是在图像的像素级别进行分类。这意味着为每个像素分配类别标签，并确保同一类别的像素形成连续区域。这项技术广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶和遥感图像处理等领域。 **U-Net结构** U-Net模型由两个主要部分组成：收缩路径和扩展路径。收缩路径（encoder）通过多个卷积层和最大池化层捕获图像的上下文信息，并逐步减小输入图像尺寸。扩展路径（decoder）则使用上采样和卷积操作逐渐恢复原始图像尺寸，同时结合了收缩路径的信息以保留更多局部细节。 **跳跃连接** U-Net的一个创新点在于其跳跃连接机制，它将收缩路径的输出与扩展路径对应层相连接，从而高效地传递高分辨率特征信息给解码器。这种设计有助于精确界定分割边界，并提高语义分割的质量。 **在InteractiveSegmentation数据集上的应用** InteractiveSegmentation数据集中包含了多种类型的图像，用于训练和测试语义分割模型。利用PyTorch框架可以在此类数据集上训练U-Net模型，实现对图像的精细划分。这一过程包括预处理、定义模型架构、选择损失函数（如交叉熵损失）、配置优化器（例如Adam或SGD）以及执行训练循环。 **Python编程与PyTorch库** 使用Python和PyTorch深度学习框架可以高效地构建并训练U-Net模型。该框架提供了灵活的张量操作和自动求梯度功能，便于实现复杂网络结构。此外，还可以利用torch.utils.data.Dataset和DataLoader进行数据加载及预处理，加速整个训练流程。 **总结** 在unet_semantic_segmentation项目中可以看到作者对原版U-Net模型进行了改进或适应性调整，在InteractiveSegmentation数据集上执行语义分割任务时表现出色。通过使用PyTorch框架可以高效地完成模型的训练、验证及测试，从而优化性能并提高语义分割的准确性。这个案例不仅展示了U-Net的强大功能，还突显了PyTorch作为深度学习工具的有效性。

基于Transformer的二分类语义分割网络（TransUnet）

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TransUnet是一款创新的深度学习模型，结合了Transformer架构与U型网络结构，专门用于图像中的二分类语义分割任务，展现了卓越的准确性和效率。这段文字描述了使用Transformer进行语义分割时遇到的问题，并提到将TransUnet网络模型单独拿出来自己编写数据集加载方法以提高使用的便捷性。

基于Transformer的二分类语义分割网络（TransUnet）

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简介：TransUnet是一种创新性的深度学习模型，结合了Transformer和U-Net架构的优势，专门用于图像的二分类语义分割任务，展现了在生物医学影像分析中的卓越性能。语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类以识别不同对象或区域。近年来，随着深度学习的发展及Transformer模型的出现，语义分割技术有了显著的进步。本项目旨在探讨如何利用Transformer结构实现语义分割，并开发了一种名为TransUnet的网络模型。 Transformer最初由Vaswani等人在2017年提出，主要用于自然语言处理（NLP）任务，它以自注意力机制为核心，在序列数据中表现出色。尽管图像具有二维空间特性而原始设计是为一维序列数据服务的，但通过将图像转换成序列或引入二维注意力机制等方法，Transformer已成功应用于包括语义分割在内的多种计算机视觉问题。 TransUnet是一种结合了Transformer和U-Net架构特点的新模型。U-Net因其对称编码器-解码器结构而成为经典，在处理上下文信息的同时保持细节方面表现出色。在TransUnet中，将Transformer模块嵌入到U-Net的解码路径部分，以增强特征学习能力和理解全局与局部的关系。这种结合使模型能够同时利用Transformer捕捉长距离依赖关系和U-Net保留空间细节的能力。项目团队已经实现了TransUnet，并提供了加载数据集的方法。这使得用户可以更便捷地适应自己的数据集进行训练和预测工作，为初学者或研究人员提供了一个很好的起点，他们可以直接运行代码而无需花大量时间在模型构建及预处理上。实际应用时，请注意以下几点： 1. 数据准备：根据项目提供的加载方法将原始图像及其像素级标签转换成适合模型的格式。 2. 模型训练：调整超参数如学习率、批次大小和训练轮数等，以优化性能。可能需要多次试验来找到最佳设置。 3. 性能评估：使用IoU（交并比）、Precision、Recall及F1 Score等标准评价指标对模型分割效果进行评测。 4. 实时应用：经过充分训练的模型可以用于实时语义分割任务，如医疗影像分析或自动驾驶。这个项目提供了一个基于Transformer技术实现图像语义分割解决方案，并通过TransUnet展示了其在计算机视觉领域的潜力。用户可以通过此平台了解和实践Transformer应用于语义分割的方法，并进一步探索优化模型性能的可能性。

FCN在天池地表建筑物语义分割中的应用

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本文探讨了全卷积网络（FCN）在阿里云天池平台的地表建筑物语义分割挑战赛中的应用，并展示了其优越的性能和效果。天池地表建筑物语义分割模型使用了FCN方法。

基于Swin-Unet-Transformer的二分类语义分割网络

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本研究提出了一种基于Swin-Unet-Transformer架构的新型二分类语义分割模型，旨在提高复杂场景下图像细节识别与分割精度。 1. 增加了数据加载部分，并优化了二分类的损失函数。 2. 添加了必要的中文注释以便更好地理解代码。 3. 附带了自己的数据集以供测试使用。 4. 如有问题，欢迎随时联系交流。

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