【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09 Segmentation 分割

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【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09 Segmentation 分割

1 过分割与欠分割

找一个合适的分割方法
过分割:分割得太细
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自底向上的方法
无监督的
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自底向上:基于像素的
自顶向下:从语义的角度

2 人是如何感知世界的

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人会感觉下面的线比上面的线长
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人的感知:先感知部件,然后理解组合后的整体语义

3 分割思路

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临近的、颜色相似的、形状相似的、同向的、平行的、对称的、连续的、封闭的

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电梯上的楼层按键

4 把分割建模成聚类任务

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将像素点投影到RGB三维空间

k-means聚类

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中图:基于灰度的聚类
右图:基于RGB图的聚类

缺陷:不能区分实例

5 语义分割、实例分割

实例分割:不仅要知道是辣椒类、而且要知道是哪个辣椒上的

实例的最大差异在空间上

6 k-means算法

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在特征空间中寻找密集的中心

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统计区域内所有点的重心

把蓝色框移动到重心上,均值漂移

一致的时候漂移结束

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6 mean-shift clustering

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确定有多少个密度中心
不需要假定球形聚类
维度灾难、高维空间计算困难

7 基于图的分割

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分割的目标就是删除连接的边
删除相似度小的边
删除的边的相似度之和最小

定义相似性

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8 归一化的图分割

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w ( A , B ) w(A,B) w(A,B) A 、 B A、B AB集合的全部联系权重,最小分割是希望 w ( A , B ) w(A,B) w(A,B),但是容易要么分割A,要么分割B
避免分割得过小,不鼓励只有一条边的情况
w ( A , B ) w ( A , V ) \frac{w(A,B)}{w(A,V)} w(A,V)w(A,B)
w ( A , V ) w(A,V) w(A,V)是A与其他全部顶点的连接,A的像素越多,这个值就越大,分数就越小。如果只把A或者B切割成一个像素,那么 w ( A , V ) w(A,V) w(A,V)或者 w ( A , B ) w(A,B) w(A,B)就会很小,分数就变大,这不是预期的

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W是相似度矩阵,是一个对称矩阵
D是一个对角阵,第i个位置表示W第i列的和

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