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本文分享自华为云社区《【图像分割】走进基于深度学习的图像分割》，原文作者：AI浩
地址：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/330257
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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。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类：为图像中的每个像素分配一个类别，如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。与语义分割不同，实例分割只对特定物体进行类别分配，这一点与目标检测有点相似，但目标检测输出的是边界框和类别，而实例分割输出的是掩膜（mask）和类别。
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地址链接：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/VOC 数据集分为20类，包括背景为21类，分别如下：• Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep• Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train• Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitorVOC 数据集中用于分割比赛的图片实例如下，包含原图以及图像分类分割和图像物体分割两种图（PNG格式）。图像分类分割是在20种物体中，ground-turth图片上每个物体的轮廓填充都有一个特定的颜色，一共20种颜色。地址链接：https://cocodataset.org/#homeMS COCO 是最大图像分割数据集，提供的类别有 80 类，有超过 33 万张图片，其中 20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过 150 万个。MS COCO是目前难度最大，挑战最高的图像分割数据集。地址链接：https://www.cityscapes-dataset.com/Cityscapes 是驾驶领域进行效果和性能测试的图像分割数据集，它包含了5000张精细标注的图像和20000张粗略标注的图像，这些图像包含50个城市的不同场景、不同背景、不同街景，以及30类涵盖地面、建筑、交通标志、自然、天空、人和车辆等的物体标注。Cityscapes评测集有两项任务：像素级（Pixel-level）图像场景分割（以下简称语义分割）与实例级（Instance-level）图像场景分割（以下简称实例分割）。官网：http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/整个数据集（包含所有的图像和分割在内）的大小为 3.8Gb，训练集20210张图片，验证集200张，场景比较丰富包括：室内，室外，自然场景等。单张场景的类别也较多，共150个类别。
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2. Weighted Cross Entropy3. Balanced Cross Entropy
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segmentation_models_pytorch是一个基于PyTorch的图像分割神经网络这个新集合由俄罗斯的程序员小哥Pavel Yakubovskiy一手打造。
github地址：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorchhttps://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/116245088
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