语义分割（Semantic segmentation）——综述

背景：
语义分割，就是将图像中感兴趣的目标进行识别，并将其标记出来（ involves partitioning images (or video frames) into multiple segments or objects）的过程，随着图像处理和计算机视觉的大热，对语义分割的准确率和速度要求也不断提高。过去的语义分割，通常使用机器学习的方法，随着13年，特别是15年后的深度神经网络大火，新出现的语义分割模型，也大多使用深度神经网络。

语义分割目前的用途：
场景理解、医学图像分析、机器人感知（车辆导航）、视频监控、增强现实、图像压缩

语义分割的分类：
1、对一张图片中，单个对象进行标记
2、对一张图片中，所有感兴趣对象进行标记（predicts a single label for the entire image）
目前研究的重点和难点，是第二种情况。严格来说，第二种情况的实现，是通过将第一中情况，与实例分割（ Instance segmentation）相结合来实现的。

语音分割（DL）的主要方法：

1. Fully convolutional networks：
   全卷积网络方法
2. Convolutional models with graphical models：
   卷积+图模型
3. Encoder-decoder based models：
   编码——解码 模型
4. Multi-scale and pyramid network based models：
   金字塔网络，以实现可以应对不同size的输入图片，避免因对输入图片进行resize而造成的图像失真
5. R-CNN based models (for instance segmentation)：
   区域卷积网络，使用 候选框+分类+predict mask 三重网络
6. Dilated convolutional models and DeepLab family：
   扩大卷积，为了在获得更大的感受野的同时，不会增加太多计算量而提出的算法。比起原始的卷积方法，扩大卷积在获得相同感受野的前提现，要计算的参数通常会呈几何倍减少，而且感受野越大，效果越明显。扩大卷积的提出，使得实时分割（ real-time segmentation）得以实现。
7. Recurrent neural network based models：
   因为相邻像素点之间是有关联的，并不是单独存在的，所以模型提出，不用CNN，而是改用支持前后信息关联的RNN模型。这里模型通过四个方向的顺序（从左向右，从右向左，从上向下，从下向上）来对图像提取信息。
8. Attention-based models：
   在传统深度网络中添加了注意力机制。
9. Generative models and adversarial training：
   基于生成对抗的思想，G model 输入原始图像，输出分割图像；D model 输入G生成的图像和人工分割的图像，输出0 or 1（判断是假 or 真）。
10. Convolutional models with active contour models
11. Other models