深度学习图像分割模型介绍入门及常用模型详解

图像分割是计算机视觉的核心任务，旨在将图像划分为语义区域。随着深度学习的发展，分割模型在精度和效率上取得重大突破。以下按技术演进顺序详解主流模型：

---

1. FCN（全卷积网络）

背景：传统CNN受限于全连接层，无法输出空间图。FCN首次实现端到端像素级预测。
结构：

• 用卷积层替换全连接层，支持任意尺寸输入
• 采用跳跃连接融合浅层（高分辨率）和深层（强语义）特征
  $$\text{输出}=\text{反卷积}(\text{conv5})\oplus \text{conv3}\oplus \text{conv4}$$
  创新：
• 上采样恢复空间信息（反卷积）
• 多尺度特征融合（skip connections）
  损失函数：逐像素交叉熵
  $$\mathcal{L}=-\sum _{i=1}^{H\times W}\sum _{c=1}^C{y}_{i,c}\log ({\hat{y}}_{i,c})$$
  其中$C$为类别数，$H,W$为分辨率。

---

2. U-Net

背景：针对医学图像小样本问题，实现高精度边界分割。
结构：

创新：

• 对称编解码结构：编码器捕获上下文，解码器精确定位
• 跳跃连接：拼接不同尺度特征图，保留细节
  损失：加权交叉熵（增强边界权重）
  $$\mathcal{L}=-\sum w(x,y)\cdot y\log (\hat{y})$$
  $w(x,y)$为边界区域权重图。

---

3. DeepLab系列

核心思想：解决池化导致的空间信息丢失问题。

DeepLab v1/v2

• 空洞卷积（Atrous Conv）：扩大感受野不降分辨率
  $$\text{输出}(i,j)=\sum _{k,l}\mathbf{K}(k,l)\cdot \mathbf{X}(i+r\cdot k,j+r\cdot l)$$
  $r$为膨胀率。
• ASPP（空洞空间金字塔池化）：并行多尺度空洞卷积捕获上下文

DeepLab v3+

• 编解码扩展：编码器输出经ASPP处理，解码器融合浅层特征
• Xception骨干：深度可分离卷积提升效率

损失函数：交叉熵 + 辅助正则项
$$\mathcal{L}={\mathcal{L}}_{CE}+\lambda \sum \Vert \nabla \hat{y}{\Vert }^2$$

---

4. Mask R-CNN（实例分割）

背景：在目标检测基础上增加像素级掩码预测。
结构：

# 伪代码流程
ROI = Faster R-CNN(输入)      # 区域提议
特征图 = ROIAlign(ROI)         # 精确特征对齐
掩码 = FCN(特征图)            # 掩码分支预测

创新：

• ROIAlign：双线性插值解决ROI池化量化误差
• 解耦设计：独立分类、回归、掩码分支
  损失：多任务损失
  $$\mathcal{L}={\mathcal{L}}_{cls}+{\mathcal{L}}_{box}+{\mathcal{L}}_{mask}$$
  其中${\mathcal{L}}_{mask}$为二值交叉熵。

---

5. Transformer模型（前沿方向）

SETR：用ViT作为编码器，CNN解码器重建空间信息
SegFormer：

• 分层Transformer：提取多尺度特征
• 轻量解码器：MLP融合层级特征
  $$\hat{\mathbf{F}}=\text{MLP}(\text{Concat}[{\mathbf{F}}_1,{\mathbf{F}}_2,{\mathbf{F}}_3,{\mathbf{F}}_4])$$

---

技术演进总结

模型类型	代表架构	关键创新	适用场景
全卷积	FCN	端到端像素预测	通用语义分割
编解码结构	U-Net	跳跃连接保留细节	医学图像
上下文建模	DeepLab	空洞卷积+ASPP	街景/高清图像
实例分割	Mask R-CNN	ROIAlign+多任务分支	物体实例分割
注意力机制	SegFormer	分层Transformer+MLP解码	实时分割

当前研究热点：轻量化设计（Mobile-Unet）、3D分割（nnUNet）、弱监督学习（STC）。模型选择需权衡精度、速度与硬件约束。