基于边界辅助的弱监督语义分割网络.pptx

基于边界辅助的弱监督语义分割网络汇报人：2023-12-12

引言边界辅助的弱监督语义分割网络模型实验与结果分析优势与不足分析结论与展望参考文献目录

引言01

语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在将图像逐像素地标注为不同的类别。现有的语义分割方法大多依赖于全监督学习，需要大量的带标签数据进行训练，这限制了其在实际场景中的应用。因此，研究弱监督语义分割方法，利用少量的带标签数据和大量的无标签数据进行训练，具有重要的实际意义和理论价值。研究背景与意义

现有的弱监督语义分割方法主要分为两大类：基于条件随机场的方法和基于深度学习的方法。基于条件随机场的方法通常需要手动设计特征，难以捕捉图像的复杂语义信息；而基于深度学习的方法则需要大量的无标签数据进行预训练，难以获取。同时，现有的弱监督语义分割方法在边界区域的标注上存在较大的误差，影响了分割结果的准确率。研究现状与问题

研究内容与方法本文提出了一种基于边界辅助的弱监督语义分割网络，旨在利用少量的带标签数据和大量的无标签数据进行训练，提高语义分割的准确率和鲁棒性。研究内容该网络由一个弱监督卷积神经网络和一个边界辅助网络组成。弱监督卷积神经网络用于从无标签数据中学习图像的语义信息；边界辅助网络则利用弱监督卷积神经网络的学习结果，对边界区域进行精细标注，提高分割准确率。同时，该网络还采用了一种自适应权重分配策略，对不同区域的标注进行加权处理，进一步优化分割结果。研究方法

边界辅助的弱监督语义分割网络模型02

网络模型设计基础网络采用轻量级的backbone网络，如MobileNetV2，以减少计算量和提高模型速度。弱监督分支设计一个弱监督分支，将图像的全局标签作为输入，通过卷积和池化操作得到全局特征。边界辅助分支设计一个边界辅助分支，利用全卷积网络对图像进行多尺度特征提取，并利用跳跃连接将不同尺度的特征融合起来。

通过全卷积网络对图像进行多尺度特征提取，得到边界特征。边界特征提取边界损失函数更新边界特征设计一个边界损失函数，将边界特征与对应的分割结果进行比较，计算损失值。利用梯度下降算法更新边界特征，使得分割结果更加准确。030201边界辅助机制

采用交叉熵损失函数，将全局标签和分割结果进行比较，计算类别损失值。类别损失采用二元交叉熵损失函数，将边界特征和对应的分割结果进行比较，计算边界损失值。边界损失将类别损失和边界损失加权求和，得到总损失值。通过优化总损失值来提高模型的分割性能。总损失损失函数设计

实验与结果分析03

使用了两个大型的图像数据集：PASCALVOC2012和Cityscapes。其中，PASCALVOC2012包含20个类别的目标物体，而Cityscapes则包含19个类别的目标物体。为了验证所提出方法的性能，分别在两个数据集上进行了实验。对于每个数据集，都使用常用的训练、验证和测试划分方式。数据集与实验设置实验设置数据集

0102评价指标采用常见的语义分割评估指标，如PixelAccuracy、MeanAccuracy、MeanIntersectionoverUnion(MIoU)等，来评估模型的性能。计算方式这些指标的计算方式如下1.PixelAccuracy$\frac{正确分类的像素数量}{总像素数量}$2.MeanAccuracy$\frac{1}{类别数量}\sum_{i=1}^{类别数量}\frac{正确分类的第i类像素数量}{第i类像素数量}$3.MeanInt…$\frac{1}{类别数量}\sum_{i=1}^{类别数量}\frac{正确分类的第i类像素数量}{属于第i类的像素数量}$030405性能评估指标

1.基线方法使用弱监督学习框架，但未使用边界辅助；2.边界辅助方法使用弱监督学习框架，同时使用边界辅助；对比方法为了验证所提出方法的优势，与以下几种方法进行了对比实验对比实验与分析

VS使用全监督学习框架。实验结果实验结果表明，所提出的基于边界辅助的弱监督语义分割网络在性能上明显优于基线方法和有监督学习方法。具体来说，在PASCALVOC2012数据集上，所提出的方法取得了84.2%的MIoU，比基线方法高出约10个百分点；而在Cityscapes数据集上，取得了76.9%的MIoU，比基线方法高出约8个百分点。这些结果表明，所提出的边界辅助方法能够有效地提高弱监督语义分割的性能。3.有监督方法对比实验与分析

优势与不足分析04

计算效率该方法在训练和测试过程中，只需要对图像进行一次前向传播，因此计算效率较高，适合处理大规模的图像数据集。有效性基于边界辅助的弱监督语义分割网络利用了边界框的辅助信息，提高了对图像中物体轮廓的识别能力，从而提高了语义分割的准确性。