圖像分割是一門(mén)教會(huì)機(jī)器不是以像素，而是以物體、邊界和等待被理解的故事來(lái)看待世界的藝術(shù)。圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，它涉及將圖像分割成多個(gè)部分，從而更容易分析圖像內(nèi)的不同物體或區(qū)域。近年來(lái)，為了在這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)最先進(jìn)的性能，開(kāi)發(fā)了許多模型，每個(gè)模型都帶來(lái)了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。下面，我們探討了2024年的十大圖像分割模型，詳細(xì)說(shuō)明了它們的工作原理、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

1. 由Meta AI開(kāi)發(fā)的Segment Anything Model（SAM）

論文：https://arxiv.org/abs/2304.02643

SAM是一個(gè)多功能的分割模型，旨在與任何圖像一起工作，允許用戶(hù)通過(guò)幾次點(diǎn)擊就能執(zhí)行物體分割。它支持各種類(lèi)型的輸入提示，如邊界框或文本，使其非常靈活。SAM利用大規(guī)模標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)集，采用基于提示的分割方法。它使用視覺(jué)變換器（ViTs）作為骨干，并根據(jù)用戶(hù)指定的提示適應(yīng)不同的分割需求。

優(yōu)點(diǎn)：

• 多功能：可以處理多種類(lèi)型的分割提示。
• 可擴(kuò)展：在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練，使其具有很高的泛化能力。
• 快速：接近實(shí)時(shí)性能，適用于交互式應(yīng)用。

缺點(diǎn)：

• 高計(jì)算需求：訓(xùn)練和推理需要大量資源。
• 有限的細(xì)粒度控制：在復(fù)雜圖像中可能難以處理小而精確的細(xì)節(jié)。

2. 由FAIR開(kāi)發(fā)的DINOv2

論文：https://arxiv.org/abs/2304.07193

DINOv2基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)，產(chǎn)生高質(zhì)量的圖像特征，這些特征可以用于分割和其他視覺(jué)任務(wù)。與其前身不同，DINOv2不需要手動(dòng)標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。DINOv2使用ViT架構(gòu)，通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練以理解物體邊界和語(yǔ)義。預(yù)訓(xùn)練后可以微調(diào)以用于分割任務(wù)。

優(yōu)點(diǎn)：

• 無(wú)標(biāo)簽依賴(lài)：在不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)集的情況下實(shí)現(xiàn)高性能。
• 可轉(zhuǎn)移特征：可以適應(yīng)各種下游任務(wù)。

缺點(diǎn)：

• 不專(zhuān)門(mén)用于分割：需要微調(diào)以在分割中獲得最佳性能。
• 潛在過(guò)擬合：在微調(diào)期間可能在特定數(shù)據(jù)集上過(guò)擬合。

3. Mask2Former

論文：https://arxiv.org/abs/2112.01527

Mask2Former是一個(gè)通用的圖像分割模型，將語(yǔ)義分割、實(shí)例分割和全景分割任務(wù)統(tǒng)一到一個(gè)框架中。該模型引入了一個(gè)掩碼注意力變換器，其中注意力機(jī)制應(yīng)用于掩碼標(biāo)記。這使得模型能夠?qū)Ｗ⒂谥匾獏^(qū)域并相應(yīng)地進(jìn)行分割。

優(yōu)點(diǎn)：

• 統(tǒng)一框架：可以高效處理多種分割任務(wù)。
• 高準(zhǔn)確度：在各種基準(zhǔn)測(cè)試中取得了最先進(jìn)的結(jié)果。

缺點(diǎn)：

• 復(fù)雜架構(gòu)：基于變換器的方法資源密集型。
• 訓(xùn)練難度：需要大量的計(jì)算能力進(jìn)行訓(xùn)練。

4. Swin Transformer

論文：https://arxiv.org/abs/2103.14030

Swin Transformer是一個(gè)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)設(shè)計(jì)的層次變換器模型，包括圖像分割。它通過(guò)引入移位窗口機(jī)制，建立在將變換器用于視覺(jué)任務(wù)的思想之上。Swin Transformer采用基于窗口的注意力機(jī)制，每個(gè)窗口處理圖像的局部區(qū)域，允許高效且可擴(kuò)展的分割。

優(yōu)點(diǎn)：

• 高效注意力：基于窗口的機(jī)制減少了計(jì)算負(fù)荷。
• 層次表示：產(chǎn)生多尺度特征圖，提高分割準(zhǔn)確度。

缺點(diǎn)：

• 有限的全局上下文：專(zhuān)注于局部區(qū)域，可能錯(cuò)過(guò)全局上下文。
• 復(fù)雜性：實(shí)現(xiàn)和微調(diào)需要高級(jí)知識(shí)。

5. SegFormer

論文：https://arxiv.org/abs/2105.15203

SegFormer是一個(gè)簡(jiǎn)單而高效的基于變換器的模型，用于語(yǔ)義分割，不依賴(lài)于位置編碼，并使用層次架構(gòu)進(jìn)行多尺度特征表示。SegFormer將輕量級(jí)MLP解碼器與變換器集成，創(chuàng)建多尺度特征層次結(jié)構(gòu)，既提高了性能又提高了效率。

優(yōu)點(diǎn)：

• 簡(jiǎn)單高效：避免了像位置編碼這樣的復(fù)雜設(shè)計(jì)選擇。
• 強(qiáng)大的泛化能力：在各種分割任務(wù)中表現(xiàn)良好。

缺點(diǎn)：

• 僅限于語(yǔ)義分割：不如其他一些模型多功能。
• 缺乏細(xì)粒度控制：可能在較小的物體上掙扎。

6. MaxViT

論文：https://arxiv.org/abs/2204.01697

MaxViT引入了一個(gè)多軸變換器架構(gòu)，結(jié)合了局部和全局注意力機(jī)制，為各種視覺(jué)任務(wù)，包括分割，提供了強(qiáng)大的結(jié)果。MaxViT利用基于窗口和基于網(wǎng)格的注意力，允許模型有效地捕捉局部和全局依賴(lài)關(guān)系。

優(yōu)點(diǎn)：

• 全面注意力：在局部和全局特征提取之間取得平衡。
• 多功能：在各種視覺(jué)任務(wù)中表現(xiàn)良好。

缺點(diǎn)：

• 高復(fù)雜性：需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理。
• 難以實(shí)施：復(fù)雜的架構(gòu)使其在實(shí)踐中更難應(yīng)用。

7. HRNet

論文：https://arxiv.org/pdf/1908.07919v2

HRNet旨在在整個(gè)模型中保持高分辨率表示，與傳統(tǒng)架構(gòu)不同，后者會(huì)下采樣中間特征圖。HRNet使用并行卷積構(gòu)建高分辨率表示，確保在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中保留空間信息。

優(yōu)點(diǎn)：

• 高分辨率輸出：在分割過(guò)程中擅長(zhǎng)保留細(xì)節(jié)。
• 強(qiáng)大的性能：在基準(zhǔn)測(cè)試中始終提供高準(zhǔn)確度。

缺點(diǎn)：

• 重型模型：計(jì)算成本高且體積大。
• 推理速度慢：比一些更輕的模型慢，因此不太適合實(shí)時(shí)應(yīng)用。

8. Deeplabv3+

論文：https://arxiv.org/abs/1802.02611

DeepLabv3+是一個(gè)用于語(yǔ)義分割的強(qiáng)大且廣泛使用的模型，它利用了空洞卷積和空間金字塔池化模塊來(lái)捕獲多尺度上下文信息。DeepLabv3+在多個(gè)速率下應(yīng)用空洞卷積以捕獲多尺度特征，然后是解碼器模塊用于精確的物體邊界。

優(yōu)點(diǎn)：

• 高度準(zhǔn)確：在語(yǔ)義分割任務(wù)中取得了頂級(jí)性能。
• 支持良好：在工業(yè)和研究中廣泛使用，有多種實(shí)現(xiàn)可用。

缺點(diǎn)：

• 資源密集型：需要大量的內(nèi)存和計(jì)算能力。
• 不適合實(shí)時(shí)應(yīng)用：與最新模型相比相對(duì)較慢。

9. U-Net++

論文：https://arxiv.org/abs/1807.10165

U-Net++是流行的U-Net架構(gòu)的嵌套版本，旨在提高醫(yī)學(xué)圖像分割的性能。U-Net++通過(guò)一系列嵌套和密集的跳躍連接修改了原始的U-Net，幫助更好地捕獲空間特征。

優(yōu)點(diǎn)：

• 在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中強(qiáng)大：專(zhuān)門(mén)為醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)設(shè)計(jì)。
• 提高準(zhǔn)確性：在許多情況下比原始的U-Net取得了更好的結(jié)果。

缺點(diǎn)：

• 醫(yī)學(xué)專(zhuān)注：不如列表中的其他模型通用。
• 資源需求：由于其嵌套架構(gòu)，需要更多資源。

10. GC-Net（全局上下文網(wǎng)絡(luò)）

論文：https://arxiv.org/abs/2012.13375

GC-Net引入了一個(gè)全局上下文模塊，該模塊捕獲圖像中的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，使其適用于語(yǔ)義和實(shí)例分割任務(wù)。全局上下文模塊從整個(gè)圖像中聚合上下文信息，允許在復(fù)雜場(chǎng)景中更好地分割準(zhǔn)確度。GC-Net使用全局上下文塊通過(guò)從整個(gè)圖像而不是僅局部區(qū)域捕獲上下文來(lái)增強(qiáng)特征圖。這種全局視圖允許模型更準(zhǔn)確地分割物體，特別是在上下文重要的情況下（例如，大型或被遮擋的物體）。

優(yōu)點(diǎn)：

• 捕獲長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系：非常適合分割上下文重要的復(fù)雜圖像。
• 高效：盡管功能強(qiáng)大，全局上下文模塊計(jì)算效率高，適合各種應(yīng)用。

缺點(diǎn)：

• 有限的實(shí)時(shí)應(yīng)用：盡管效率高，但在需要極快速推理時(shí)間的場(chǎng)景中仍可能掙扎。
• 未針對(duì)小物體優(yōu)化：由于其專(zhuān)注于全局上下文，可能在小物體上掙扎。

TIPS: 上述突出顯示的模型代表了2024年的頂級(jí)圖像分割，每個(gè)模型都提供了針對(duì)不同任務(wù)和上下文的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。從像SAM和Mask2Former這樣的多功能框架到像U-Net++和GC-Net這樣的高度專(zhuān)業(yè)化架構(gòu)，該領(lǐng)域隨著效率和準(zhǔn)確性的進(jìn)步不斷發(fā)展。在選擇分割模型時(shí)，考慮特定用例和資源限制至關(guān)重要。像Swin Transformer和DeepLabv3+這樣的高性能模型提供了出色的準(zhǔn)確性，但像SegFormer和GC-Net這樣的更輕、更高效的模型可能更適合實(shí)時(shí)應(yīng)用。這個(gè)動(dòng)態(tài)且快速發(fā)展的領(lǐng)域無(wú)疑將繼續(xù)看到突破，新模型將推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的可能性邊界。