语义分割算法

语义分割在图像理解中占据重要地位，它将每个像素精确分类，应用于如自动驾驶、医学等领域。以下是12个主流的算法架构简介和特点：

• U-Net：编码-解码结构，由Ronneberger等人在2015年提出，特点是简单、有效，是基础模型的代表。


• SegNet：2016年Cambridge的贡献，以记录和恢复池化位置区别于U-Net，解码时不需要对应分辨率的拼接。


• PSPNet：2017年的创新，通过金字塔池化模块（Pyramid Pooling Module）结合全局和局部信息，增强特征表达。


• UNet++：2018年，借鉴DenseNet的密集连接，增强多层级信息传递和特征融合，多尺度特征提取显著。


• DeepLabv3+：Google 2018年的模型，结合深度卷积和空洞卷积，利用多尺度信息提升精度和效率。


• HRNet：2019年，保持多分辨率特征，通过高分辨率和低分辨率交互增强细节信息。


• U2Net：2020年CVPR，嵌套的U型结构，混合不同大小感受野，捕捉上下文信息。


• HRNet-OCR：2021年，结合OCR机制，增强对象关系和上下文理解。


• SETR：2021年，Transformer架构的语义分割首例，序列化输入图像并用Transformer提取特征。


• SegFormer：2021年，注重patch的局部连续性和多尺度融合，轻量级解码器。


• Swin-UNet：2021年，Transformer架构的纯Unet，融合局部和全局信息。


• SegNeXt：2022年，卷积注意力在编码上下文信息上更具优势，采用多尺度卷积注意力。

数据集推荐方面，CeyMo Dataset适合道路标记任务，处理后的数据集可在指定链接下载。同时，语义分割模型在实际应用中需根据任务需求进行个性化设计和优化。

未来，语义分割面临挑战，需要针对具体场景和任务选择合适的架构，同时自监督学习和无监督学习等非监督学习方法值得深入研究。