基于深度学习的全景分割及应用研究

曾文英

摘要：随着计算机视觉领域的迅速发展，全景图像分割技术逐渐受到研究者的关注。进行了相关研究，以便为全景分割深入应用提供基础。探讨了基于深度学习的全景分割网络结构及算法、基于深度学习的全景分割训练策略。进行了相关实验分析与应用研究。基于深度学习的全景分割应用领域广泛，如自动驾驶、VR/AR、医学影像分析等，应用前景将持续创新。

关键词：全景分割；深度学习；卷积神经网络；全卷积神经网络；应用研究

一、前言

全景分割是计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着深度学习方法的快速发展，基于深度学习的全景分割算法逐渐成为研究热点。全景分割对于实现自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域的应用具有重要意义。然而，由于全景图像的特殊性质和复杂性，传统的图像分割方法往往无法满足准确性和鲁棒性的要求。深度学习作为一种强大的机器学习技术，在图像分割领域取得了显著的突破。

本文将对基于深度学习的全景分割算法进行研究，包括网络结构、训练策略和应用领域等方面的内容。

二、相关研究

（一）全景分割

图像分割包括语义分割、实例分割和全景分割，各自有不同的定义和应用场景。语义分割（Semantic Segmentation）将图像中的每个像素点划分为不同的语义类别，即为每个像素赋予对应的标签，图像中的每个区域都会被准确地分类到某个语义类别，如人、汽车、树等。语义分割实现对图像的像素级别理解和分析，从而能够提供丰富的场景信息用于下游任务，如自动驾驶中的障碍物检测、医学影像中的病变识别等。实例分割（Instance Segmentation）不仅要对图像进行语义分割，还需将图像中的每个实例对象进行分离和标记，即为每个对象赋予唯一的标识符。实例分割要求对图像中的每个目标对象进行精确的边界定位和分割，使得每个对象都有一个独立的分割结果。实例分割常应用于需要对图像中的不同个体进行区分和追踪的任务，如智能交通中的行人检测和多目标跟踪等。全景分割（Panoptic Segmentation）是语义分割和实例分割的结合，旨在将图像中所有的区域都进行语义类别的划分，并对每个实例对象进行标识。全景分割任务要求对图像中的每个像素点进行语义分类，并为图像中的每个实例对象分配唯一的标识符。全景分割可提供丰富的场景理解和对象分割信息，同时保留了每个对象的独立性。全景分割应用在自动驾驶、增强现实等领域，既能提供精确的环境感知，又能区分不同的实例对象。总之，语义分割关注图像中每个像素的语义类别，实例分割关注对每个对象的精确分割和标记，而全景分割则是将这两者结合起来，实现对图像的全面分割和理解。

全景分割是机器感知、自动驾驶等新兴前沿技术的基石[1]。文献[ 2]对已有图像全景分割的方法，根据网络架构优化任务的不同进行分类，主要包括：特征提取优化的图像全景分割、子任务分割优化的图像全景分割、子任务融合优化的图像全景分割、其他图像全景分割。图像全景分割中常用的MS COCO、PASCAL VOC、Cityscapes、ADE20K和Mapillary Vistas5数据集以及全景质量和解析覆盖2种评价准则。基于简单统一框架的图像全景分割、实时的高质量图像全景分割、复杂应用场景下图像全景分割等是未来研究方向。

在基于深度学习的全景分割方法中，查询的方法在分割流程上统一了语义分割任务和实例分割任务。将自然语言处理中注意力机制应用到图像分割领域，然而由于输入图片数据量远大于文本句子数据量，无法直接采用输入数据作为查询向量，为此构建了固定数量的静态向量作为“查询”[3]。提出了一种基于目标物体关键点的动态查询全景分割方法，称之为K-Query。为了让实例查询向量与图片中的实例直接关联，并在它们之间具有一定的区分距离，首先将图片中的实例通过深度神经网络映射为可区分的高维嵌入编码，并保证同一个物体对应像素点的编码距离足够近，不同物体间像素点的编码距离足够远，然后基于快速“行列式”聚类方法为每一个物体都挑选一个对应的高维嵌入编码和对应的位置编码作为最终的实例查询向量基于detectron2框架对K-Query进行了实现。

精准分割医学图像中的器官或病灶，是医学图像智能分析领域的重要难题，对于疾病的辅助诊疗有重要应用价值[4]。根据GCN结合残差模块、注意力机制模块及学习模块三种技术结构模式，归纳其在医学图像分割中的研究进展。

基于深度學习的脑图像分割算法是目前的一个研究热点[5]。针对脑图像存在的问题提出基于深度学习的脑图像分割算法、先验知识引导的基于深度学习的脑图像分割算法和基于通用深度学习模型的脑图像分割算法等。

文献[ 6]提出一种基于卷积神经网络的Transformer模型全景分割，借鉴CNN图像特征学习，由执行特征域变换的映射器和负责特征提取的提取器基本结构构成，构建了基于CNN的全景分割Transformer网络，用MS COCO和Cityscapes数据集测试性能优。

（二）深度学习在图像分割中的应用原理

深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习方法。在图像分割中，深度学习通过学习大量标注的训练样本，自动学习图像的特征表示语义信息，从而实现准确的图像分割。其中，卷积神经网络（CNN）和全卷积神经网络（FCN）是常用的深度学习模型。

卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够提取图像中的局部特征。但是，传统的卷积神经网络输出的是固定大小的特征向量，无法适应不同尺寸的输入图像。为了解决这个问题，全卷积神经网络将全连接层替换为卷积层，使网络能够接受任意大小的输入图像，并输出相应大小的特征图。这样，全卷积神经网络可实现像素级别的图像分割。

三、基于深度学习的全景分割网络结构及算法

（一）基于深度学习的全景分割网络结构

基于深度学习的全景分割算法通常采用卷积神经网络（CNN）或全卷积神经网络（FCN）作为核心模型。以下是几种常见的网络结构。

FCN：全卷积神经网络通过将全连接层替换为卷积层，使得网络能够接收任意尺寸的输入图像，并输出相应大小的特征图。FCN通常由编码器和解码器组成，编码器负责提取图像特征，而解码器则负责恢复原始图像尺寸并生成像素级别的分割结果。

U-Net：一种经典的全卷积网络结构，具有U形的编码器－解码器结构。U-Net在编码器部分通过卷积和池化操作逐渐降低特征图的尺寸，然后在解码器部分通过上采样和反卷积操作逐层恢复分辨率。

DeepLab：一种具有空洞卷积（Dilated Convolution）的全卷积网络结构。空洞卷积可有效扩大感受野，提高图像语义分割的准确性。DeepLab还引入了多尺度信息融合和条件随机场等模块，进一步提升了分割结果的质量。

（二）基于深度学习的全景分割算法分析

基于深度学习的全景分割算法有多种不同的模型和方法。常见的全景分割算法如下：

FCN：是最早被广泛应用于全景分割的深度学习模型之一。它通过将全连接层转换为卷积层，实现对任意尺寸输入图像的端到端像素级别分割。FCN的开源实现在TensorFlow和PyTorch等框架中。

U-Net：是一种具有编码器－解码器结构的全卷积网络，被广泛应用于医学影像分割和其他领域的全景分割任务。U-Net的源代码也可在各种深度学习框架中找到，并且有许多基于U-Net的变体和改进版本。

DeepLab系列：是一系列应用空洞卷积和上下文信息融合的全景分割算法。其中，DeepLabv3和DeepLabv3+是较新和有效的模型，采用了空洞卷积、多尺度金字塔池化和条件随机场等技术来提高分割质量。DeepLab系列的源代码也可在TensorFlow和PyTorch等框架中找到。

Panoptic-DeepLab：是一种最近提出的全景分割算法，它结合了语义分割和实例分割的思想，能够同时处理图像中的每个像素点和实例对象。在全景分割任务上性能优。其源代码同样可在深度学习框架中找到。

这些算法的开源实现通常可在GitHub等代码托管平台上找到。随着技术的不断进步和研究的发展，新的全景分割算法和改进版本可能会不断涌现，可及时关注相关论文和开源社区。

四、基于深度学习的全景分割训练策略

（一）基于深度学习的全景分割方法

我们提出一种基于全卷积神经网络的全景分割方法。首先，我们设计了一个合适的网络结构，包括编码器和解码器。编码器负责提取全局和局部特征，通过多次卷积和池化操作将图像特征进行层次化表示。解码器则负责对特征图进行上采样和反卷积操作，恢复原始图像尺寸并生成像素级别的分割结果。

在训练阶段，我们使用大量的带有标注信息的全景图像来训练网络模型。通过定义损失函数（如交叉熵损失），将网络输出的分割结果与真实标签进行比较，反向传播优化网络参数。通过反复迭代训练，使网络学习到准确的全景分割方法。

（二）基于深度学习的全景分割训练策略

基于深度学习的全景分割算法通常使用带有标注信息的全景图像进行训练。以下是几种常用的训练策略：

交叉熵损失函数：交叉熵常用于分类任务中，在全景分割中可将其应用于每个像素点的分类。通过计算网络輸出和真实标签之间的交叉熵损失，来指导网络优化。

数据增强：为了提高模型的泛化能力，可对输入图像进行数据增强操作，如旋转、缩放、镜像等。可增加数据的多样性，提升模型的鲁棒性。

迁移学习：是一种将已训练好的网络模型应用于新任务的技术。将在大规模图像数据集上训练的预训练模型作为初始权重，在全景分割任务上进行微调，可加快收敛速度并提高性能。

基于深度学习的全景分割算法可表示如下：

# python

import numpy as np

import tensorflow as tf

# 定义全景分割网络结构

class PanopticSegmentationNet（tf.keras.Model）：

def __init__（self）：

super（PanopticSegmentationNet， self）.__init__（）

# 在此定义网络的各个层和参数

def call（self， inputs）：

# 在此定义网络的前向传播过程

# 包括特征提取、编码器－解码器操作等

return outputs

# 实例化全景分割网络

model = PanopticSegmentationNet（）

# 定义损失函数

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy（）

# 定义优化器

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

# 进行模型训练

for epoch in range（num_epochs）：

for images， labels in train_dataset：

# 前向传播计算预测值

with tf.GradientTape（） as tape：

predictions = model（images）

loss = loss_fn（labels， predictions）

# 计算梯度并更新参数

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

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

# 输出当前训练过程中的损失值

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

# 使用训练好的模型进行预测

predictions = model（test_images）

# 对预测结果后处理和可视化

具体实现时需要根据网络结构、数据集和任务要求修改。需考虑数据预处理、数据增强、模型评估等步骤，及调优和性能提升策略。

五、实验与应用分析

（一）实验分析

为了验证所提出方法的有效性，可使用公开数据集进行了实验和对比分析。在实验中，我们选取具有挑战性的全景图像数据集，并与传统的图像分割方法进行了比较。结果表明，所提出的基于深度学习的全景分割方法在准确性和鲁棒性方面都具有明显优势。

可将该方法应用于多个领域，包括虚拟现实、增强现实和自动驾驶等。在虚拟现实领域，全景分割技术可用于实现更真实的虚拟场景，并提供更加逼真的沉浸式体验。在增强现实领域，全景分割可帮助将虚拟对象与真实环境进行精确融合，提升增强现实应用的交互性和真实感。在自动驾驶领域，全景分割可用于识别道路、车辆和障碍物等关键元素，为自动驾驶系统提供准确的环境认知。

（二）基于深度学习的全景分割应用领域

基于深度学习的全景分割算法在许多领域具有广泛的应用前景。

自动驾驶：全景分割可帮助自动驾驶系统识别道路、车辆和障碍物等关键元素，提供准确的环境感知和决策支持等。

虚拟现实：全景分割技术可用于创建逼真的虚拟环境，提供更加沉浸式的虚拟现实体验。通过对全景图像进行语义分割，可实现对虚拟场景中不同对象的精确识别和交互。

增强现实：全景分割可帮助增强现实系统将虚拟对象与真实环境进行有效融合。通过对全景图像进行分割，可实现对真实场景中各个物体的定位和识别，从而在增强现实应用中提供更加精确和真实的信息展示和交互效果。

医学影像：基于深度学习的全景分割算法在医学影像分析领域也得到了广泛应用。通过将全景图像分割成不同的组织区域，可辅助医生进行病变检测、诊断和治疗规划等工作，提高医学影像分析的准确性和效率。

总之，基于深度学习的全景分割算法在各个领域都有很大的应用潜力，并且随着深度学习技术的不断发展和改进，可期待在未来出现更加准确、高效和智能化的全景分割算法。

六、结语

研究了基于深度学习方法的全景分割技术并探索了其在各个应用领域的实际应用。基于全卷积神经网络等深度学习的全景分割方法在准确性和鲁棒性方面具有优势。全景分割能对图像进行像素级别分割赋予类目与实例标签，可应用于自动驾驶、VR/AR、無人机、农牧业、军事等领域。

未来的研究可进一步改进算法的性能和效率，提高全景分割的速度和精确度。同时，可探索更多的应用领域，如医学影像分析、环境监测、教育等，进一步挖掘全景分割技术的潜力。基于深度学习的全景分割技术将在实际应用中发挥重要作用，并推动计算机视觉领域的进一步发展。

参考文献

[1]毕阳阳，郑远帆，史彩娟，等.基于深度学习的图像全景分割综述[J/OL].计算机科学与探索：1-18[2023-09-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.5602.TP.20230625.1944.002.html.

[2]徐鹏斌，瞿安国，王坤峰，等.全景分割研究综述[J].自动化学报，2021，47（03）：549-568.

[3]姚治成，王卅，包云岗.K-Query：基于关键点查询的全景分割方法[J].计算机学报，2023，46（08）：1693-1708.

[4]王国力，孙宇，魏本征.医学图像图深度学习分割算法综述[J].计算机工程与应用，2022，58（12）：37-50.

[5]王玉丽，赵子健.基于深度学习的脑图像分割算法研究综述[J].生物医学工程学杂志，2020，37（04）：721-729+735.

[6]毛琳，任凤至，杨大伟，等.基于卷积神经网络的全景分割Transformer模型[J].软件学报，2023，34（07）：3408-3421.

基金项目：1.2022年广州市科技计划基础与应用基础研究项目“基于深度学习的全景图像分割及应用关键技术研究”（项目编号202201011693）；2.广东省高职教育计算机类专业教学指导委员会2023年教育教学改革研究与实践项目“基于CDIO理念的综合项目实战课程教学改革研究与实践”（项目编号：JSJJZW2023003）；3.广东省优质继续教育网络课程建设项目“信息技术与人工智能”（项目编号：JXJYGC2021EY0282）

作者单位：广东科学技术职业学院计算机工程技术学院（人工智能学院）

责任编辑：尚丹