图像分割最新资料汇总(语义分割、实例分割、视频分割、医疗图像分割、自动驾驶…)

2019 年 3 月 15 日 人工智能前沿讲习班

图像分割(image segmentation)是计算机视觉领域最为经典的研究问题之一,至今仍受到学术界和工业界的高度重视。所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。目前,研究者们最为关注的研究方向主要有三个:

  • 语义分割(semantic segmentation)

  • 实例分割(instance segmentation)

  • 全景分割(panoptic segmentation)

小编向各位读者推荐GitHub网站上mrgloom的awesome-semantic-segmentation项目:

https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation,这里面不仅收集了语义分割的各种资料,还包含了实例分割、医学图像分割和卫星图像分割等资料,可谓是图像分割领域相当全面的资料汇总,主要包含以下内容:

  • 语义分割

  • 实例分割

  • 半监督分割

  • RNN和GAN

  • 图模型

  • 常用数据集

  • Benchmark

  • 标注工具

  • 评价指标和损失函数

  • 医学图像分割

  • 卫星图像分割

  • 视频分割

  • 自动驾驶

  • ...


语义分割


主要有:U-Net、SegNet、DeepLab系列、FCN、ENet、ICNet、ShelfNet、BiseNet、DFN和CCNet等网络


实例分割


主要有:FCIS、DeepMask、Mask R-CNN 和 PANet 等网络


RNN和GANs


主要包括ReNet、ReSeg、RIS、CRF-RNN、pix2pixHD、Probalistic Unet等模型


图模型



常用数据集


主要有:COCO、KITTI 和 ApolloScape等数据集


Benchmarks




标注工具


提供了好几个非常容易上手的图像分割数据标注工具,如LabelMeAnnotationTool和labelImgPlus


医疗图像分割


提供了包括数据集、网络模型、各种深度学习框架下的实现、论文等等非常丰富的内容


卫星图像分割




视频分割


这部分的资料提供的不是很多


自动驾驶


提供了几个比较新的和自动驾驶领域图像分割相关的开源项目,非常不错




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图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。

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