题目: Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

摘要:

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题,其应用领域包括场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等。文献中已经发展了各种图像分割算法。最近,由于深度学习模型在广泛的视觉应用中取得了成功,已经有大量的工作致力于开发使用深度学习模型的图像分割方法。在本次调查中,我们对撰写本文时的文献进行了全面的回顾,涵盖了语义和实例级分割的广泛的开创性著作,包括全卷积像素标记网络,编码器-解码器架构,多尺度和基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意力模型,以及在对抗性环境下的生成模型。我们调查了这些深度学习模型的相似性、优势和挑战,研究了最广泛使用的数据集,报告了性能,并讨论了该领域未来的研究方向。

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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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智能视频监控(IVS)是当前计算机视觉和机器学习领域的一个活跃研究领域,为监控操作员和取证视频调查者提供了有用的工具。人的再识别(PReID)是IVS中最关键的问题之一,它包括识别一个人是否已经通过网络中的摄像机被观察到。PReID的解决方案有无数的应用,包括检索显示感兴趣的个体的视频序列,甚至在多个摄像机视图上进行行人跟踪。文献中已经提出了不同的技术来提高PReID的性能,最近研究人员利用了深度神经网络(DNNs),因为它在类似的视觉问题上具有令人信服的性能,而且在测试时执行速度也很快。鉴于再识别解决方案的重要性和广泛的应用范围,我们的目标是讨论在该领域开展的工作,并提出一项最先进的DNN模型用于这项任务的调查。我们提供了每个模型的描述以及它们在一组基准数据集上的评估。最后,我们对这些模型进行了详细的比较,并讨论了它们的局限性,为今后的研究提供了指导。

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题目: Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey

摘要: 自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言,实现基于语言的人机交流。算力的最新发展和语言大数据的出现,增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别,特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步,数据驱动策略的应用已经非常普遍。本综述对得益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。它涵盖了核心的NLP任务和应用,并描述了深度学习方法和模型如何推进这些领域。我们并进一步分析和比较不同的方法和最先进的模型。

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题目: Research on Progress of Image Semantic Segmentation Based on Deep Learning

摘要:

自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab等一系列关于图像语义分割的深度学习架构被相继提出。与传统方法相比,这些架构效果更好、运算速度更快,已经能够运用于自然图像的分割处理。围绕图像语义分割技术,对常用的数据集和典型网络架构进行了梳理分析,对2017年以来的新进展进行了综合研究,利用主流评价指标对主要模型的语义分割效果进行了比较和分析。对语义分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望。

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【导读】图像分割(Image Segmentation)是计算机视觉的经典问题之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。在前深度学习时代有大量的方法提出,比如分水岭、GraphCut等。随着深度学习的兴起,大量的算法提出如R-CNN、Mask-RCNN等。最近来自纽约大学、滑铁卢大学、UCLA等学者发布了深度学习图像分割最新综述论文,涵盖20页pdf168篇参考文献,调研了截止2019年提出的100多种分割算法,共分为10类方法。对近几年深度学习图像分割进行了全面综述,对现有的深度学习图像分割研究进行梳理使其系统化,并提出6方面挑战,帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。可作为相关领域从业者的必备参考文献。

题目:Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

作者:Shervin Minaee, Yuri Boykov, Fatih Porikli, Antonio Plaza, Nasser Kehtarnavaz, and Demetri Terzopoulos

摘要

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题,其应用领域包括场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等。研究者们提出了各种图像分割算法。最近,由于深度学习模型在广泛的视觉应用中取得了成功,已经有大量的工作致力于开发使用深度学习模型的图像分割方法。在本次综述中,我们全面回顾了撰写本文时的论文,涵盖了语义级和实例级分割的广泛先驱工作,包括全卷积像素标记网络、编码器-解码器架构、基于多尺度和金字塔的方法、递归网络、视觉注意力模型和在对抗环境下的生成模型。我们调研了这些深度学习模型的相似性、优势和挑战,研究了最广泛使用的数据集,报告了性能,并讨论了该领域未来的研究方向。

1. 引言

图像分割是许多视觉理解系统的重要组成部分。它涉及到将图像(或视频帧)分割成多个段或对象[1]。分割在[2]的广泛应用中起着核心作用,包括医学图像分析(如肿瘤边界提取和组织体积测量),自动驾驶车辆(如可导航的表面和行人检测),视频监控,增强现实等。从最早的阈值化[3]、基于直方图的分组、区域生长[4]、k-means聚类[5]、分水岭[6]等算法,到更先进的主动轮廓[7]、图割[8]、条件和马尔科夫随机域[9]、稀疏[10]-[11]等算法,文献中已经出现了许多图像分割算法。然而,在过去的几年里,深度学习(DL)网络已经产生了新一代的图像分割模型,其性能有了显著的提高——通常在流行的基准测试中获得了最高的准确率——致使许多人认为的该领域的范式转变。例如,图1展示了一个著名的深度学习模型DeepLabv3[12]的样本图像分割输出。

图像分割可以表示为带有语义标签的像素分类问题(语义分割)或单个对象的分割问题(实例分割)。语义分割是对所有图像像素进行一组对象类别(如人、车、树、天空)的像素级标记,因此通常比图像分类更难,因为后者预测整个图像的单个标签。实例分割进一步扩展了语义分割的范围,通过检测和描绘图像中每个感兴趣的对象(例如,对个人的分割)。

我们的调研涵盖了图像分割的最新文献,并讨论了到2019年提出的一百多种基于深度学习的分割方法。我们对这些方法的不同方面提供了全面的回顾和见解,包括培训数据、网络架构的选择、损失功能、培训策略以及它们的关键贡献。我们对所述方法的性能进行了比较总结,并讨论了基于深度学习的图像分割模型的几个挑战和未来可能的方向。

我们将基于深度学习的工作根据其主要技术贡献分为以下几类:

  • 完全卷积网络
  • 卷积模型与图形模型
  • Encoder-decoder基础模型
  • 基于多尺度和金字塔网络的模型
  • 基于R-CNN的模型(例如实例分割)
  • 扩展卷积模型和DeepLab家族
  • 基于递归神经网络的模型
  • 基于注意力的模型
  • 生成模型和对抗性训练
  • 具有活动轮廓模型的卷积模型
  • 其他模型

本综述论文的一些主要贡献可以总结如下:

本次综述涵盖了与分割问题相关的现有文献,并综述了截止2019年提出的100多种分割算法,共分为10类。

我们提供了一个全面的调研和使用深度学习的分割算法的不同方面的深度分析,包括训练数据,网络架构的选择,损失函数,训练策略,以及他们的关键贡献。

我们提供了一个概述约20个流行的图像分割数据集,分为2D, 2.5D (RGB-D),和3D图像。

我们提供了一个比较总结的性质和性能的审查方法的分割目的,在流行的基准上进行。

我们为基于深度学习的图像分割提出了一些挑战和潜在的未来方向。

该调研的其余部分组织如下: 第2节提供了流行的深度神经网络架构的概述,作为许多现代分割算法的主干。第3节全面概述了最重要的、最先进的、基于深度学习的细分模型,截至2019年已有100多个。我们也讨论了他们的长处和贡献超过以往的工作在这里。第四部分回顾了一些最流行的图像分割数据集及其特点。第5.1节回顾了评价基于深度学习的细分模型的流行指标。在5.2节中,我们报告了这些模型的定量结果和实验性能。在第6节中,我们将讨论基于深度学习的分割方法的主要挑战和未来的发展方向。最后,我们在第7节中提出我们的结论。

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Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.

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论文主题: Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey

论文摘要: 图像超分辨率(SR)是提高图像分辨率的一类重要的图像处理技术以及计算机视觉中的视频。近年来,基于深度学习的图像超分辨率研究取得了显著进展技术。在这项调查中,我们旨在介绍利用深度学习的图像超分辨率技术的最新进展系统的方法。一般来说,我们可以粗略地将现有的SR技术研究分为三大类:监督SR、非监督SR和领域特定SR。此外,我们还讨论了一些其他重要问题,如公开可用的基准数据集和性能评估指标。最后,我们通过强调几个未来来结束这项调查未来社区应进一步解决的方向和公开问题.

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论文主题: Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

论文摘要: 机器学习社区已经被大量基于深度学习的方法所淹没。卷积神经网络、递归神经网络、对抗神经网络、自编码等多种深部神经网络正有效地解决无约束环境下目标的检测、定位、识别和分割等具有挑战性的计算机视觉任务。而关于目标检测的分析研究已经有很多了或识别领域,许多新的深度学习技术已经浮出水面关于图像分割技术。本文探讨这些不同的图像分割深度学习技术分析视角。这项工作的主要目标是提供一个对重要技术的直观理解对图像分割领域的贡献。从一些在传统的图像分割方法的基础上,本文对图像分割技术进行了研究刻划深度学习对图像分割领域的影响。此后,大多数主要的分割算法已按照专用于其独特贡献的段落进行了逻辑分类。借助大量直观的说明,可以期望读者具有更好的可视化这些内部动态的能力流程。

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论文主题: Machine Learning Techniques for Biomedical Image Segmentation: An Overview of Technical Aspects and Introduction to State‐of‐Art Applications

论文摘要: 近年来,在开发更精确、更有效的医学图像和自然图像分割的机器学习算法方面取得了重大进展。在这篇综述文章中,我们强调了机器学习算法在医学影像领域实现高效准确分割的重要作用。我们特别关注与机器学习方法在生物医学图像分割中的应用相关的几个关键研究。我们回顾了经典的机器学习算法,如马尔可夫随机场、k-均值聚类、随机森林等。尽管与深度学习技术相比,此类经典学习模型往往不太准确,但它们往往更具样本效率,结构也不太复杂。我们还回顾了不同的深度学习结构,如人工神经网络(ANNs)、卷积神经网络(CNNs)和递归神经网络(RNNs),并给出了这些学习模型在过去三年中取得的分割结果。我们强调了每种机器学习范式的成功和局限性。此外,我们还讨论了与不同机器学习模型训练相关的几个挑战,并提出了一些启发式方法来解决这些挑战。

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摘要:深度学习是近年来应用最广泛的心脏图像分割方法。在这篇文章中,我们回顾了超过100篇使用深度学习的心脏图像分割论文,这些论文涵盖了常见的成像方式,包括磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)和超声(US)以及感兴趣的主要解剖结构(心室、心房和血管)。此外,公开可用的心脏图像数据集和代码库的摘要也包括在内,为鼓励重复性研究提供了基础。最后,我们讨论了当前基于深度学习的方法的挑战和局限性(缺乏标签、不同领域的模型可泛化性、可解释性),并提出了未来研究的潜在方向。

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题目: Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation

简介: 机器学习已被大量基于深度学习的方法所淹没。各种类型的深度神经网络(例如卷积神经网络,递归网络,对抗网络,自动编码器等)有效地解决了许多具有挑战性的计算机视觉任务,例如在不受限制的环境中对对象进行检测,定位,识别和分割。尽管有很多关于对象检测或识别领域的分析研究,但相对于图像分割技术,出现了许多新的深度学习技术。本文从分析的角度探讨了图像分割的各种深度学习技术。这项工作的主要目的是提供对图像分割领域做出重大贡献的主要技术的直观理解。从一些传统的图像分割方法开始,本文进一步描述了深度学习对图像分割域的影响。此后,大多数主要的分割算法已按照专用于其独特贡献的段落进行了逻辑分类。

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