基于深度學習的全景分割及應用研究

曾文英

摘要：隨著計算機視覺領域的迅速發展，全景圖像分割技術逐漸受到研究者的關注。進行了相關研究，以便為全景分割深入應用提供基礎。探討了基于深度學習的全景分割網絡結構及算法、基于深度學習的全景分割訓練策略。進行了相關實驗分析與應用研究。基于深度學習的全景分割應用領域廣泛，如自動駕駛、VR/AR、醫學影像分析等，應用前景將持續創新。

關鍵詞：全景分割；深度學習；卷積神經網絡；全卷積神經網絡；應用研究

一、前言

全景分割是計算機視覺領域的重要研究方向之一。隨著深度學習方法的快速發展，基于深度學習的全景分割算法逐漸成為研究熱點。全景分割對于實現自動駕駛、虛擬現實和增強現實等領域的應用具有重要意義。然而，由于全景圖像的特殊性質和復雜性，傳統的圖像分割方法往往無法滿足準確性和魯棒性的要求。深度學習作為一種強大的機器學習技術，在圖像分割領域取得了顯著的突破。

本文將對基于深度學習的全景分割算法進行研究，包括網絡結構、訓練策略和應用領域等方面的內容。

二、相關研究

（一）全景分割

圖像分割包括語義分割、實例分割和全景分割，各自有不同的定義和應用場景。語義分割（Semantic Segmentation）將圖像中的每個像素點劃分為不同的語義類別，即為每個像素賦予對應的標簽，圖像中的每個區域都會被準確地分類到某個語義類別，如人、汽車、樹等。語義分割實現對圖像的像素級別理解和分析，從而能夠提供豐富的場景信息用于下游任務，如自動駕駛中的障礙物檢測、醫學影像中的病變識別等。實例分割（Instance Segmentation）不僅要對圖像進行語義分割，還需將圖像中的每個實例對象進行分離和標記，即為每個對象賦予唯一的標識符。實例分割要求對圖像中的每個目標對象進行精確的邊界定位和分割，使得每個對象都有一個獨立的分割結果。實例分割常應用于需要對圖像中的不同個體進行區分和追蹤的任務，如智能交通中的行人檢測和多目標跟蹤等。全景分割（Panoptic Segmentation）是語義分割和實例分割的結合，旨在將圖像中所有的區域都進行語義類別的劃分，并對每個實例對象進行標識。全景分割任務要求對圖像中的每個像素點進行語義分類，并為圖像中的每個實例對象分配唯一的標識符。全景分割可提供豐富的場景理解和對象分割信息，同時保留了每個對象的獨立性。全景分割應用在自動駕駛、增強現實等領域，既能提供精確的環境感知，又能區分不同的實例對象。總之，語義分割關注圖像中每個像素的語義類別，實例分割關注對每個對象的精確分割和標記，而全景分割則是將這兩者結合起來，實現對圖像的全面分割和理解。

全景分割是機器感知、自動駕駛等新興前沿技術的基石[1]。文獻[ 2]對已有圖像全景分割的方法，根據網絡架構優化任務的不同進行分類，主要包括：特征提取優化的圖像全景分割、子任務分割優化的圖像全景分割、子任務融合優化的圖像全景分割、其他圖像全景分割。圖像全景分割中常用的MS COCO、PASCAL VOC、Cityscapes、ADE20K和Mapillary Vistas5數據集以及全景質量和解析覆蓋2種評價準則。基于簡單統一框架的圖像全景分割、實時的高質量圖像全景分割、復雜應用場景下圖像全景分割等是未來研究方向。

在基于深度學習的全景分割方法中，查詢的方法在分割流程上統一了語義分割任務和實例分割任務。將自然語言處理中注意力機制應用到圖像分割領域，然而由于輸入圖片數據量遠大于文本句子數據量，無法直接采用輸入數據作為查詢向量，為此構建了固定數量的靜態向量作為“查詢”[3]。提出了一種基于目標物體關鍵點的動態查詢全景分割方法，稱之為K-Query。為了讓實例查詢向量與圖片中的實例直接關聯，并在它們之間具有一定的區分距離，首先將圖片中的實例通過深度神經網絡映射為可區分的高維嵌入編碼，并保證同一個物體對應像素點的編碼距離足夠近，不同物體間像素點的編碼距離足夠遠，然后基于快速“行列式”聚類方法為每一個物體都挑選一個對應的高維嵌入編碼和對應的位置編碼作為最終的實例查詢向量基于detectron2框架對K-Query進行了實現。

精準分割醫學圖像中的器官或病灶，是醫學圖像智能分析領域的重要難題，對于疾病的輔助診療有重要應用價值[4]。根據GCN結合殘差模塊、注意力機制模塊及學習模塊三種技術結構模式，歸納其在醫學圖像分割中的研究進展。

基于深度學習的腦圖像分割算法是目前的一個研究熱點[5]。針對腦圖像存在的問題提出基于深度學習的腦圖像分割算法、先驗知識引導的基于深度學習的腦圖像分割算法和基于通用深度學習模型的腦圖像分割算法等。

文獻[ 6]提出一種基于卷積神經網絡的Transformer模型全景分割，借鑒CNN圖像特征學習，由執行特征域變換的映射器和負責特征提取的提取器基本結構構成，構建了基于CNN的全景分割Transformer網絡，用MS COCO和Cityscapes數據集測試性能優。

（二）深度學習在圖像分割中的應用原理

深度學習是一種模擬人腦神經網絡結構和功能的機器學習方法。在圖像分割中，深度學習通過學習大量標注的訓練樣本，自動學習圖像的特征表示語義信息，從而實現準確的圖像分割。其中，卷積神經網絡（CNN）和全卷積神經網絡（FCN）是常用的深度學習模型。

卷積神經網絡由多個卷積層、池化層和全連接層組成，能夠提取圖像中的局部特征。但是，傳統的卷積神經網絡輸出的是固定大小的特征向量，無法適應不同尺寸的輸入圖像。為了解決這個問題，全卷積神經網絡將全連接層替換為卷積層，使網絡能夠接受任意大小的輸入圖像，并輸出相應大小的特征圖。這樣，全卷積神經網絡可實現像素級別的圖像分割。

三、基于深度學習的全景分割網絡結構及算法

（一）基于深度學習的全景分割網絡結構

基于深度學習的全景分割算法通常采用卷積神經網絡（CNN）或全卷積神經網絡（FCN）作為核心模型。以下是幾種常見的網絡結構。

FCN：全卷積神經網絡通過將全連接層替換為卷積層，使得網絡能夠接收任意尺寸的輸入圖像，并輸出相應大小的特征圖。FCN通常由編碼器和解碼器組成，編碼器負責提取圖像特征，而解碼器則負責恢復原始圖像尺寸并生成像素級別的分割結果。

U-Net：一種經典的全卷積網絡結構，具有U形的編碼器－解碼器結構。U-Net在編碼器部分通過卷積和池化操作逐漸降低特征圖的尺寸，然后在解碼器部分通過上采樣和反卷積操作逐層恢復分辨率。

DeepLab：一種具有空洞卷積（Dilated Convolution）的全卷積網絡結構。空洞卷積可有效擴大感受野，提高圖像語義分割的準確性。DeepLab還引入了多尺度信息融合和條件隨機場等模塊，進一步提升了分割結果的質量。

（二）基于深度學習的全景分割算法分析

基于深度學習的全景分割算法有多種不同的模型和方法。常見的全景分割算法如下：

FCN：是最早被廣泛應用于全景分割的深度學習模型之一。它通過將全連接層轉換為卷積層，實現對任意尺寸輸入圖像的端到端像素級別分割。FCN的開源實現在TensorFlow和PyTorch等框架中。

U-Net：是一種具有編碼器－解碼器結構的全卷積網絡，被廣泛應用于醫學影像分割和其他領域的全景分割任務。U-Net的源代碼也可在各種深度學習框架中找到，并且有許多基于U-Net的變體和改進版本。

DeepLab系列：是一系列應用空洞卷積和上下文信息融合的全景分割算法。其中，DeepLabv3和DeepLabv3+是較新和有效的模型，采用了空洞卷積、多尺度金字塔池化和條件隨機場等技術來提高分割質量。DeepLab系列的源代碼也可在TensorFlow和PyTorch等框架中找到。

Panoptic-DeepLab：是一種最近提出的全景分割算法，它結合了語義分割和實例分割的思想，能夠同時處理圖像中的每個像素點和實例對象。在全景分割任務上性能優。其源代碼同樣可在深度學習框架中找到。

這些算法的開源實現通常可在GitHub等代碼托管平臺上找到。隨著技術的不斷進步和研究的發展，新的全景分割算法和改進版本可能會不斷涌現，可及時關注相關論文和開源社區。

四、基于深度學習的全景分割訓練策略

（一）基于深度學習的全景分割方法

我們提出一種基于全卷積神經網絡的全景分割方法。首先，我們設計了一個合適的網絡結構，包括編碼器和解碼器。編碼器負責提取全局和局部特征，通過多次卷積和池化操作將圖像特征進行層次化表示。解碼器則負責對特征圖進行上采樣和反卷積操作，恢復原始圖像尺寸并生成像素級別的分割結果。

在訓練階段，我們使用大量的帶有標注信息的全景圖像來訓練網絡模型。通過定義損失函數（如交叉熵損失），將網絡輸出的分割結果與真實標簽進行比較，反向傳播優化網絡參數。通過反復迭代訓練，使網絡學習到準確的全景分割方法。

（二）基于深度學習的全景分割訓練策略

基于深度學習的全景分割算法通常使用帶有標注信息的全景圖像進行訓練。以下是幾種常用的訓練策略：

交叉熵損失函數：交叉熵常用于分類任務中，在全景分割中可將其應用于每個像素點的分類。通過計算網絡輸出和真實標簽之間的交叉熵損失，來指導網絡優化。

數據增強：為了提高模型的泛化能力，可對輸入圖像進行數據增強操作，如旋轉、縮放、鏡像等。可增加數據的多樣性，提升模型的魯棒性。

遷移學習：是一種將已訓練好的網絡模型應用于新任務的技術。將在大規模圖像數據集上訓練的預訓練模型作為初始權重，在全景分割任務上進行微調，可加快收斂速度并提高性能。

基于深度學習的全景分割算法可表示如下：

# python

import numpy as np

import tensorflow as tf

# 定義全景分割網絡結構

class PanopticSegmentationNet（tf.keras.Model）：

def __init__（self）：

super（PanopticSegmentationNet， self）.__init__（）

# 在此定義網絡的各個層和參數

def call（self， inputs）：

# 在此定義網絡的前向傳播過程

# 包括特征提取、編碼器－解碼器操作等

return outputs

# 實例化全景分割網絡

model = PanopticSegmentationNet（）

# 定義損失函數

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy（）

# 定義優化器

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam（learning_rate=0.001）

# 進行模型訓練

for epoch in range（num_epochs）：

for images， labels in train_dataset：

# 前向傳播計算預測值

with tf.GradientTape（） as tape：

predictions = model（images）

loss = loss_fn（labels， predictions）

# 計算梯度并更新參數

gradients = tape.gradient（loss， model.trainable_variables）

optimizer.apply_gradients（zip（gradients， model.trainable_variables））

# 輸出當前訓練過程中的損失值

print（f"Epoch {epoch+1} loss： {loss.numpy（）}"）

# 使用訓練好的模型進行預測

predictions = model（test_images）

# 對預測結果后處理和可視化

具體實現時需要根據網絡結構、數據集和任務要求修改。需考慮數據預處理、數據增強、模型評估等步驟，及調優和性能提升策略。

五、實驗與應用分析

（一）實驗分析

為了驗證所提出方法的有效性，可使用公開數據集進行了實驗和對比分析。在實驗中，我們選取具有挑戰性的全景圖像數據集，并與傳統的圖像分割方法進行了比較。結果表明，所提出的基于深度學習的全景分割方法在準確性和魯棒性方面都具有明顯優勢。

可將該方法應用于多個領域，包括虛擬現實、增強現實和自動駕駛等。在虛擬現實領域，全景分割技術可用于實現更真實的虛擬場景，并提供更加逼真的沉浸式體驗。在增強現實領域，全景分割可幫助將虛擬對象與真實環境進行精確融合，提升增強現實應用的交互性和真實感。在自動駕駛領域，全景分割可用于識別道路、車輛和障礙物等關鍵元素，為自動駕駛系統提供準確的環境認知。

（二）基于深度學習的全景分割應用領域

基于深度學習的全景分割算法在許多領域具有廣泛的應用前景。

自動駕駛：全景分割可幫助自動駕駛系統識別道路、車輛和障礙物等關鍵元素，提供準確的環境感知和決策支持等。

虛擬現實：全景分割技術可用于創建逼真的虛擬環境，提供更加沉浸式的虛擬現實體驗。通過對全景圖像進行語義分割，可實現對虛擬場景中不同對象的精確識別和交互。

增強現實：全景分割可幫助增強現實系統將虛擬對象與真實環境進行有效融合。通過對全景圖像進行分割，可實現對真實場景中各個物體的定位和識別，從而在增強現實應用中提供更加精確和真實的信息展示和交互效果。

醫學影像：基于深度學習的全景分割算法在醫學影像分析領域也得到了廣泛應用。通過將全景圖像分割成不同的組織區域，可輔助醫生進行病變檢測、診斷和治療規劃等工作，提高醫學影像分析的準確性和效率。

總之，基于深度學習的全景分割算法在各個領域都有很大的應用潛力，并且隨著深度學習技術的不斷發展和改進，可期待在未來出現更加準確、高效和智能化的全景分割算法。

六、結語

研究了基于深度學習方法的全景分割技術并探索了其在各個應用領域的實際應用。基于全卷積神經網絡等深度學習的全景分割方法在準確性和魯棒性方面具有優勢。全景分割能對圖像進行像素級別分割賦予類目與實例標簽，可應用于自動駕駛、VR/AR、無人機、農牧業、軍事等領域。

未來的研究可進一步改進算法的性能和效率，提高全景分割的速度和精確度。同時，可探索更多的應用領域，如醫學影像分析、環境監測、教育等，進一步挖掘全景分割技術的潛力。基于深度學習的全景分割技術將在實際應用中發揮重要作用，并推動計算機視覺領域的進一步發展。

參考文獻

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[2]徐鵬斌，瞿安國，王坤峰，等.全景分割研究綜述[J].自動化學報，2021，47（03）：549-568.

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[5]王玉麗，趙子健.基于深度學習的腦圖像分割算法研究綜述[J].生物醫學工程學雜志，2020，37（04）：721-729+735.

[6]毛琳，任鳳至，楊大偉，等.基于卷積神經網絡的全景分割Transformer模型[J].軟件學報，2023，34（07）：3408-3421.

基金項目：1.2022年廣州市科技計劃基礎與應用基礎研究項目“基于深度學習的全景圖像分割及應用關鍵技術研究”（項目編號202201011693）；2.廣東省高職教育計算機類專業教學指導委員會2023年教育教學改革研究與實踐項目“基于CDIO理念的綜合項目實戰課程教學改革研究與實踐”（項目編號：JSJJZW2023003）；3.廣東省優質繼續教育網絡課程建設項目“信息技術與人工智能”（項目編號：JXJYGC2021EY0282）

作者單位：廣東科學技術職業學院計算機工程技術學院（人工智能學院）

責任編輯：尚丹