目录
一、前言
二、方法
5. 循环神经网络RNN（Recurrent Neural Networks）
三、 讨论
3. 准确率
2、 结果
3、 总结
四、 总结
五、后记
一、前言
上次我们分享了语义分割前三部分的翻译，主要围绕语义分割概念，相关专业术语以及有关与语义分割的数据集进行介绍。
如果你是第一次看我的博客，可以通过《应用于语义分割问题的深度学习技术综述01》去查看前三章的翻译内容。
由于论文本身内容比较多这篇论文我分两次翻译完，这次从第四部分开始一直到论文结尾，该博客翻译如下部分内容：
1.方法：通过方法，我们能够对该技术现有方法有一定了解，这部分并没有分析对比哪个那个更好，作者非常客观的对现有技术进行评价，但也仅仅限于简单介绍，具体内容大家可以查看原论文。
2.讨论：本部分对深度学习一些指标的讨论与分析，通过运行时间等对语义分割进行度量，搜集了相关方法的运行结果并进行总结，列举了未来的研究方向。通过本部分，我们不仅能了解现有方法通过数学方法进行度量的结果，即用科学的方法去分析算法的优缺点，而不是靠个人感觉。我们也可以获取未来的研究方向。为我们未来的研究方向提供了方向。
3.总结：这部分只有一段，是对论文的总结，我们可以通过这部分总结了解这篇论文做了什么，有什么积极意义，以及对语义分割有一个美好的期盼。
接下来就让我们继续学习这篇论文，跟随这篇论文一起走进语义分割的世界吧！
二、方法
深度学习技术在各种高层次视觉任务上取得了巨大的成功，尤其是监督方法如卷积神经网络CNN用于图像分类或物体检测 [14,15,16]，这激励着研究者们探索这些方法的像素级别标注能力，如语义分割能力。这些深度学习技术区别于传统方法的关键优势在于其强大的针对当前问题学习合适的特征表示的能力，例如，对于一个特定数据集的像素级标注问题，其使用一种端对端的方法而不是手工设计的特征，而手工设计特征需要领域专门知识、耗时耗力而且有时太过精细化以致于只能在某个特定的场景下使用。
最近，最成功用于语义分割的深度学习技术均来自同一个工作，即全卷积网络FCN [65]，该方法的出色之处在于，其利用了现存的CNN网络作为其模块之一来产生层次化的特征。作者将现存的知名的分类模型包括AlexNet、VGG-16、GoogLeNet和ResNet等转化为全卷积模型：将其全连接层均替换为卷积层，输出空间映射而不是分类分数。这些映射由小步幅卷积上采样（又称反卷积）得到，来产生密集的像素级别的标签。该工作被视为里程碑式的进步，因为它阐释了CNN如何可以在语义分割问题上被端对端的训练，而且高效的学习了如何基于任意大小的输入来为语义分割问题产生像素级别的标签预测。本方法在标准数据集如PASCAL VOC分割准确率上相对于传统方法取得了极大的进步，且同样高效。由于上述及更多显著的贡献，FCN成为了深度学习技术应用于语义分割问题的基石，其处理过程如图7所示。
全卷积神经网络示意图
图 7 [65]中的全卷积神经网络示意图。将全连接层替换为卷积层，便可将用于分类的CNN网络转化为生成空间热区的网络。加入反卷积层来实现上采样，使得网络可以进行密集推理并学到每个像素点的标签。
尽管FCN模型强大而普适，它任然有着多个缺点从而限制其对于某些问题的应用：其固有的空间不变性导致其没有考虑到有用的全局上下文信息，其并没有默认考虑对实例的辨识，其效率在高分辨率场景下还远达不到实时操作的能力，并且其不完全适合非结构性数据如3D点云，或者非结构化模型。这些问题我们将在本节进行综述，同时给出目前最优的解决这些问题的办法。表2给出了这个综述的总结，展示了所有的提及的方法（按照本节中出现的先后排序）、他们所基于的架构、主要的贡献、以及基于其任务目标的分级：准确率、效率、训练难度、序列数据处理、多模式输入以及3D数据处理能力等。每个目标分为3个等级，依赖于对应工作对该目标的专注程度，叉号则代表该目标问题并没有被该工作考虑进来。另外，图8对提及方法的关系进行了形象化的描述。
表 2 基于深度学习的语义分割方法总结
图 8 所提及方法的形象化展示
1、 解码器变体
除了FCN之外，还有其他的变体来将原用于分类的网络转化为适合分割的形式。有争议的说，基于FCN的架构更加受欢迎，也更成功，但是其他替代的架构也同样值得注意。一般来说，这些网络均选用一种分类网络如VGG-16，然后去掉其全连接层。分割网络的这个部分通常被称之为编码器，产生低分辨率的图像表示或者特征映射。而问题在于学习如何解码或者将这些低分辨率的图像为分割问题映射到像素级别的预测上去。这部分被称为解码器，一般是这种架构的不同方法的区别所在。
图 9 SegNet架构示意图。一个编码器加一个解码器，然后是一个softmax分类器用于像素级别的分类，图来自[66]
SegNet [66] 是理解这种区别的很明显的例子（见图9）。解码器部分由一系列的上采样及卷积层组成，最终接上一个softmax分类器来预测像素级别的标签，以此作为输出，可以达到与输入图像相同的分辨率。解码器部分的每个上采样层对应于编码器中的一个最大池化层，解码器中的这些层用索引自编码器阶段的对应的特征映射来进行最大池化，从而对目前的特征映射进行上采样。这些上采样得来的映射接下来将由一系列的可训练的滤波器集合来进行卷积，从而产生密集的特征映射。当特征映射被修复为与原输入相同分辨率的时候，其将被输入softmax分类器中得到最终的分割结果。
图 10 SegNet（左）与FCN（右）解码器的对比
SegNets用对应的编码器部分最大池化来进行上采样，而FCN学习出反卷积滤波器来进行上采样（其中加入编码器中对应的特征映射）。图取自[66].
而另一方面，基于FCN的架构利用了可学习的反卷积滤波器来对特征映射进行上采样，然后，上采样得到的特征映射将按照元素优先的方式加入到编码器部分卷积层得到的对应的特征映射中。图10展示了两种方法的对比。
2、 整合上下文知识
语义分割需要对多种空间尺度的信息予以整合，也需要对局部与全局信息进行平衡。一方面，细粒度的或者局部的信息对于提高像素级别的标注的正确率来说是关键的；另一方面，整合图像全局的上下文信息对于解决局部模糊性问题来说也是重要的。
一般的CNN模型对于处理这种平衡不是很擅长。池化层可以使网络取得某种程度的空间不变性并保持同样的计算效率，却丢失了全局的上下文信息。即便是纯的CNN网络，即没有池化曾的CNN，也同样受限，因为其神经元的感受野只能随着层数线性增长。
很多方法可以被用来使CNN对全局信息敏感：用条件随机场（CRF）作为后处理过程来调优结果，多尺度聚合，或者甚至是将对上下文的建模延缓到另一种深度模型中，如RNN。
1. 条件随机场
如前所述，CNN结构内在的空间转化不变性限制了其应用到分割问题上的准确率（尤其是其在空间位置上的准确性）。调优分割架构的输出并强化其捕捉细粒度信息的一个通用的办法就是引入条件随机场（CRF）作为其后处理模块。CRF促成了底层图像信息（如像素间的相互关系[92,93]）与产生像素级别的类别标签的多类别推理输出的结合，这种结合对于捕捉长期依赖性质尤其重要，这也是关注于局部细节的CNN所未能考虑到的。
DeepLab模型[68,69]使用了全连接的两两之间的CRF模型[94,95]作为其流程中的一个独立的后处理步骤，以此对分割结果进行调优。该模型将每个像素建模为某区域内的一个节点，无论两个像素距离多远，其两两之间的关系都会被衡量，因此，本模型也被称为密集或全连接因子图。使用此模型后，无论短期的还是长期的像素相互关系都被考虑进来，使得系统可以考虑到分割过程中需要的细节信息，而由于CNN的空间不变性，这些信息是CNN结构所未能考虑的。尽管全连接模型通常是低效的，该模型由于可以用概率推理来近似，所以也可以达到相对地高效。图11展示了这种基于CRF的后处理过程对DeepLab模型产生的得分和信念映射产生的影响。
图 11 DeepLab中展示的CRF调优每次迭代带来的影响
第一行是得分映射（softmax之前的层的输出），第二行是信念映射（softmax的输出）。
Wild网络[43]中的材质识别使用了多种CNN模型用来识别MINC数据集中的块。这些CNN模型被以滑动窗口的方式使用，用来分类这些块，他们的权重值被转移到FCN的组成网络中，而FCN通过添加对应的上采样层来整合这些网络。多个输出取平均便得到了一个平均的映射。最后，与DeepLab中相同的CRF（只不过是离散化优化的）被用来预测与调优每个像素点处的材质。
应用CRF来调优FCN网络的分割结果的另一个显著的工作便是Zheng等人提出的CRFasRNN模型[70]。该工作主要的贡献便是将密集CRF重写为带有成对势能的形式，作为网络的组成部分之一。通过展开均值场推理的各个步骤，并将其视为RNN结构，该工作成功地将CRF与RNN整合在一起成为一个完整的端对端的网络。这篇文章的工作说明了将CRF重写为RNN模型来构造出深度网络的一部分，与Pinheiro等人[81]的工作行成了对比，而该工作使用RNN来对大规模的空间依赖性进行建模。
2. 扩张的（dilated）卷积
扩张卷积，又称`a-trous卷积，是对考虑Kronecker的卷积核[96]的扩展，而这种卷积核可以指数级地扩大感受野而不丢失分辨率。换句话说，扩张卷积是常规的利用上采样滤波器的方法。扩张率 控制着上采样因子，如图12所示，堆叠的以l为扩张率的扩张卷积使得感受野呈现指数级的增长，而滤波器的参数保持线性增长。这意味着扩张卷积可以在任意分辨率图片上高效地提取密集特征。另外，值得注意的是一般的卷积只是扩张率为1时的特殊情况。
图 12 [71]所展示的不同扩张率的扩张卷积滤波器
（a）中扩张率为1，每个单元有3*3的感受野；（b）中扩张率为2，每个单元有7*7的感受野；（c）中扩张率为3，每个单元有15*15的感受野。
实际上，这与做正常的卷积之前扩张卷积核是等同的，这意味着根据扩张率扩充其尺寸，为空元素位置补零，换句话说，当扩张率大于1时，滤波器参数将与非近邻元素相配对。图13展示了这种扩张的滤波器。
图 13 滤波器元素根据扩张率与输入元素进行配对
使用扩张卷积的最重要的工作便是Yu等人[71]提出的多尺度上下文聚合模型、上文提及的DeepLab模型（其升级版本）[69]、以及实时处理网络ENet[72]。所有这些将越来越大的各种扩张率结合，使得模型具有更大的感受野，同时不增添额外的消耗，也不会过度地对特征映射进行下采样。这些工作同时具有相同的趋势：扩张卷积与紧密多尺度上下文聚合紧密耦合，这我们将在后面章节中解释。
3. 多尺度预测
整合上下文知识的另一种可能的做法便是使用多尺度预测。CNN中几乎每个单独的参数都会影响到得到的特征映射的大小，换句话说，非常相似的架构也会对输入图像的像素数量产生较大的影响，而这关系到每个特征映射。这意味着滤波器将会潜在地检测特定尺度的特征（大致上有着特定的程度）。另外，网络的参数一般都与要解决的问题息息相关，也使得模型向不同尺度的扩展变得更难。一种可能的解决方案便是使用多尺度的网络，这种网络一般都是选用多个处理不同尺度的网络，最后将他们的预测结果结合，产生一个单一的输出。
Raj等人[73] 提出了全卷积VGG-16的一种多尺度版本，有着两个路径，一个是在原始分辨率上处理输入，使用的是一个浅层的卷积网络，再一个就是在两倍分辨率上处理，使用全卷积VGG-16和一个额外的卷积层。第二个路径的结果经过上采样后与第一个路径的结果相结合，这个串联起来的结果再经过一系列的卷积层，得到最终的输出。这样，这个网络便对尺度变换更加鲁棒了。
Roy等人[75]采取了另外的方法解决这个问题，他们选用了包含4个多尺度CNN的网络，而这4个网络有着相同的架构，取自Eigen等人[74]。其中之一致力于为当前场景找出语义标签。这个网络（整体上）以一个从粗糙到精细的尺度序列来逐步的提取特征（如图14）。
图 14 [74]中提出的多尺度CNN架构
利用一个尺度序列预测深度、法向来逐步将输出调优，并且对一个RGB的输入执行语义分割。
另一个重要的工作是Bian等人[76]提出的网络，这个网络包含n个FCN，可以处理不同尺度的问题。该网络提取的特征将融合在一起（先使用合适的填充方法进行必要的上采样），然后通过一个额外的卷积层之后得到最终的分割结果。这个工作的主要贡献便是这个两步的学习过程，首先，独立的训练每个网络，然后，这些网络将结合，最后一层将被微调。这种多尺度的模型可以高效地添加任意数量的训练好的网络进来。
4. 特征融合
在分割问题中，向全卷积神经网络架构中加入上下文信息的另一种方式便是进行特征融合。特种融合技术将一个全局特征（由某网络中较前面的层提取得到）与一个相对局部的特征映射（后边的层提取得）相结合。常见的架构如原始FCN网络利用跳跃连接的方式进行延迟特征融合，也是通过将不用层产生的特征映射相结合（图15）
图 15 类似跳跃连接的架构，对特征映射进行延迟融合
其类似于在每个层上做出独立的预测后再对结果进行融合。图来自[84]。
另一种方法便是提前融合，这一方法来自ParseNet[77]中的上下文模块。全局特征被反池化为与局部特征相同的尺寸，然后，将这两种特征进行串联后得到一个合并的特征，输入到下一层或者直接用于分类器的学习。如图16所示。
图 16 ParseNet中的上下文模块示意图
较前面的层产生的全局特征与其下一层产生的特征相结合，以此来添加上下文的信息。图来自[77]。
SharpMask[84] 这个工作继续发展了这种特征融合的想法，其引入了一种先进的调优模块来将前面层产生的特征合并到后面的层，这个模块使用的是一种自上而下的架构。由于其重点关注实例分割方面，所以这个工作我们将在后面章节介绍。
5. 循环神经网络RNN（Recurrent Neural Networks）
我们注意到，CNN网络在非一维数据如图像等的处理上取得了成功，但是，这些网络依赖于手工设计的核，将网络限制于局部上下文中。而得益于其拓扑结构，循环神经网络成功地应用到了对长期或短期序列的建模上。这样，通过将像素级别的以及局部的信息联系起来，RNN可以成功地建模全局上下文信息并改善语义分割结果。但是，一个重要的问题便是，图片中缺乏自然的序列结构，而标准的RNN架构关注的恰恰是一维的输入。
图 17 ReSeg网络示意图
VGG-16的卷积层以第一层中的蓝色和黄色层展示，余下的架构基于微调目的的ReNet，图取自[78]。
基于面向分类的ReNet模型，Visin等人[19]提出了ReSeg模型[78]用于语义分割，如图17所示。在本方法中，输入图像在第一层VGG-16层中被处理，特征映射结果送入一个或更多的ReNet层中来进行微调。最终，特征映射的尺寸被调整，使用的是基于反卷积的上采样层。在本方法中，门循环单元（GRU）被用来平衡占用空间与计算复杂度。一般的RNN在建模长期依赖关系时表现不好，主要是因为梯度消失问题的存在。由此产生的长短期记忆网络（LSTM）[97] 和GRU [98]是该领域目前最好的两种方法，可以避免以上问题。
同样受ReNet架构的启发，论文[99]中的方法为场景标注问题提出了一种新型的长短期记忆上下文融合模型（LSTM-CF）。该方法使用了两种不同的数据源：RGB信息和深度信息。基于RGB的部分依赖于DeepLab架构[29]的变体，串联了三种不同尺度的特征来丰富特征表达（由[100]处获得启发）。全局信息在两个部分（深度信息部分与光学信息部分）都是竖直的，最终这两种竖直的上下文信息在水平方向上被融合。
我们注意到，对图像全局上下文信息的建模与二维循环方法很有关系，只需在输入图像上按照水平和竖直方向分别将网络展开。基于相同的想法，Byeon等人[80]提出了简单的二维的基于LSTM的架构，其中的输入图像被分割为无重叠的窗口，然后将其送入四个独立的LSTM记忆单元。该工作突出贡献是其计算复杂度较低、运行与单个CPU以及其模型的简单性。
另一种捕获全局信息的方法依赖于更大的输入窗口的使用，这样就可以建模更大范围内的上下文信息。但是，这也降低了图像的分辨率，而且引入了其他类似于窗口重叠等的问题。然而，Pinheiro等人[81] 引入了循环卷积神经网络（rCNN）来使用不同的窗口大小循环地训练，这相当于考虑了之前层中的预测信息。通过这种方法，预测出的标签将自动地平滑，从而使网络表现更好。
无向循环图（UCG）同样被用来建模图像上下文信息从而用于语义分割[82]。但是，RNN并不直接适用于UCG，为了解决这个问题，无向循环图被分解为了多个有向图（DAG）。在本方法中，图像在三个不同的层中被处理，分别是：CNN处理得到图像的特征映射，DAG-RNN对图像的上下文依赖信息进行建模，反卷积层将特征映射上采样。这个工作说明了RNN如何可以与图相结合，被用来建模长期范围内的上下文依赖，并超过已有的最优方法。
3、 实例分割
实例分割被认为是语义分割的下一步，与此同时其相对于其他底层像素级别分割技术来说是最具挑战性的。该问题的主要目标是将同一类的不同物体分割为各个实例，这个处理过程的自动化操作并不直观，因此，实例的数量并不是预先知道的，对得到的预测的评估方法也不像语义分割一样达到像素级别。所以，这个问题至今仍有部分未被解决，但是考虑到其潜在的应用，目前领域研究者对此保有兴趣。实例标注为我们分析遮挡情况提供了额外的信息，还可以数出属于同一类的物体的数量，从而可以为执行抓取任务的机器人检测出特定的物体。还有更多的其他应用。
基于此目的，Hariharan等人[10]提出了一种同时检测和分割（SDS）的方法来提高现有方法的表现。这个方法首先使用了一种自下而上的层次化图像分割方法，称之为多尺度可结合组（MCG）[101]，以此得到建议的分割区域。对于每个区域，使用适合的区域CNN（R-CNN）[102]版本来提取特征，其是由MCG方法中给出的边界框微调而来，而不是由选择性的搜索以及前景区域得出。然后，对每个建议的区域使用线性支持向量机（SVM）在CNN顶层特征上进行分类。最后，为了进行调优，非最大抑制（NMS）方法被应用到了先前的区域建议上。
接下来，Pinheiro等人[83]提出了深度遮盖（DeepMask）模型，这是一种对物体给出提议的方法，基于单个的卷积网络。这个模型对于一个输入的分块预测出一个分割的覆盖区域，并给出这个块中包含物体的概率。这两个任务同时被一个单个的网络所学习和计算，他们共享多数的层，除了最后一层实现特定任务的层。
上述作者基于DeepMask架构（并由于其有效性将其作为模型的起点）又提出了一种全新的模型，应用了一种自上而下的调优策略[84]解决物体实例分割问题，并在准确率和速度等方面取得了更好的表现。该过程的目标是高效的将底层特征与更后边的层中产生的高层语义信息相结合，这个过程包含了堆叠在一起的不同的调优模块（每个模块后都跟着池化层），目的在于通过生成一个新的上采样物体编码来转化池化的影响。图18展示了SharpMask中的调优模块。
图 18 SharpMask中的自上而下逐步调优的结构
这种调优是通过将底层特征与上层中编码的高层特征想融合，来实现空间上丰富信息融合的目的。图来自[83]。
另一种方法由Zagoruyko等人[85]提出，使用Fast - R-CNN作为起点，使用DeepMask的物体提议而不是选择性搜索。这种结合多种方法的系统成为多路分类器，提高了COCO数据集上的表现，对于快速R-CNN做出了三处修改：使用整合的损失项改善了定位能力，使用中心区域提供上下文信息，以及最终跳过连接来为网络给出多尺度的特征。该系统相对于快速R-CNN取得了66%的提升。
我们可以看出，多数提到的方法依赖于现有的物体检测方法，这限制了模型的表现。即使这样，实例分割过程依然有很多问题未被解决，上述方法仅仅是这个有挑战性的方向的一小部分。
4、 RGB-D数据（带有深度）
我们注意到，相当数量的语义分割的工作都是使用的照片式的数据，但是，廉价的RGB-D传感器促进了结构化信息的使用，这种传感器提供了有用的来自深度信息的几何线索。一些关注于RGB-D场景分割的工作已经在细粒度标注准确率上取得了进步，使用了深度信息而不仅仅是照片式的数据。利用深度信息进行分割更具挑战，由于不可预测的场景光照变化伴随着复杂遮挡导致的不完整的物体表示。但是，很多工作已经可以成功地使用深度信息提高准确率。
带有深度信息的图片并不能直接应用到专门处理照片式数据的模型中。深度数据需要被编码为每个像素点上的三个通道，就好像是RGB图像一样。有许多不同的技术，比如水平-高度-角度（HHA）[11]方法，这个方法被用于将深度信息编码为以下三个通道：水平方向的差距，距离“地面”的高度，以及局部表面法向与推知的重力方向的夹角。这样，我们便可以向为RGB数据设计的模型中输入深度信息，并通过从结构化信息中学习新的特征来提高模型的性能。一些方法如[99]便是基于这种编码技术的。
相关工作中还有一些工作，如同使用RGB-D数据的方法一样，利用一种多视角的方法来提高目前的单视角的工作的性能。
Zeng等人[103]提出了一种使用多视角RGB-D数据和深度学习技术的物体分割方法。多视角捕获的RGB-D数据被送入FCN网络中，得到每个图像每个像素点分别作为40类的概率。分割标签由阈值截断，该阈值为各个视角下平均概率的三倍。另外，本工作训练多个网络（AlexNet [14] 和VGG-16 [15]）来提取特征，然后来评估使用深度信息的优势。本工作发现，加入深度信息并没有为分割效果带来任何的提高，而这可能是深度信息的噪声导致的。这个工作是在2016年亚马逊挑选竞赛（Amazon Picking Challenge）上被提出的，是自RGB图像数据独立地输入FCN网络以来，对多视角深度学习系统的一个主要的贡献。
Ma等人[104]提出了一个全新的物体类别分割方法，使用的也是多视角深度学习技术。多个视角是由运动的RGB-D摄像机拍摄的，在训练阶段，使用RGB-D SLAM技术获取摄像机轨迹，然后将RGB-D图像扭曲成与真实标注数据相同尺度以保证训练中的多视角的连续性。该方法基于FuseNet[105]，其在语义分割过程中结合了RGB与深度图像，通过加入多尺度的损失最小化技术改善了原有工作的表现。
5、 三维数据
三维几何数据如点云或多边形网格数据等是一种非常实用的数据表示形式，原因在于其提供的附加的维度使得算法可以考虑更加丰富的空间信息，而这显然对分割很有帮助。但是，绝大多数成功的深度学习分割技术，尤其是基于CNN的，开始并不是被设计为解决上面提到的非结构化或者不规则的输入的。为了在卷积网络中促成参数共享以及其他优化形式，多数工作借助于三维立体网格或者映射来将非结构化或者不规则点云或网格转化为普通表示形式，然后再将其输入网络中。例如，Huang等人[86]（图19）选取了一个点云，通过一个密集的立体网格对其进行分析，生成了一系列的占位体元，将其作为三维CNN的输入并为每个体元产生一个标签，最后，算法将标签映射回点云。虽然该方法已被成功地应用，其仍有不足之处如难以量化、丢失空间信息以及不必要的大规模表示等。因此，众多研究者致力于构造出一种可以直接处理非结构化三维点集或网格的深度模型。
图 19 Huang等人[86]提出的基于3DCNN的点云语义标注系统
点云经过一个密集的体元化处理过程，CNN将处理得到的每一个体元，然后将结果映射回原来的点云。图片来自[86]。
PointNet[87]是一个先驱性的工作，提出了一种深度神经网络来将原始的点云作为输入，给出了一个同时进行分类和分割的联合的架构。图20展示了这种可以处理无序三维点集的双模块的网络。
图 20 PointNet联合结构，用于分类和分割，图来自[87]
我们可以看出，PointNet是一种与众不同的深度网络架构，因为其基于全连接层而不是卷积层。该模型分为两部分，分别负责分类和分割。分类子网络以点云为输入，采用一系列变换以及多层感知机（MLP）来生成特征，然后使用最大池化来生成全局特征以描述原输入的点云。另外的MLP将对这些全局特征进行分类，然后为每一个类得出分数。分割子网络将全局特征与分类网络生成的每个点的特征串联起来，然后应用另外的两个MLP来生成特征，并计算出每个点属于每一类的得分。
6、 视频序列
我们观察到，单幅图像的分割已经取得了较大的进展，但是，当处理图像序列时，许多系统简单地使用逐帧处理的方法，这种方法比较奏效，也通常可以得到不错的结果，但是，这样处理是机器耗时的，因此通常不可行。另外，这种方法完全忽略了短期连续性以及一致性信息，而这些信息极可能会提高系统准确率并减少运行时间。
可争辩地，这方面最具标志性的工作便是Shelhamer等人[88]提出的时钟FCN网络。该网络改编自FCN，使用视频中的短期线索来减少推理时间，同时保证正确率。这种时钟的方法依赖于以下想法：特征速度，即网络中短期的特征变化率，其在各层中经过某帧时是变化的，因此来自浅层的特征变化的比来自深层的特征要快。基于此假设，各层可以被分为不同的阶段，于是可以按照其深度指定不同的更新率来进行处理。这样，由于其语义上的稳定性，深度特征可以在各帧被保持，也就节省了推理时间。图21展示了这种时钟FCN的结构。
图 21 三阶段的时钟FCN模型，以及其对应的时钟速率。图来自[88]
值得注意的是，作者提出了两种更新速率的策略：固定的和自适应的。固定的策略直接为每个阶段设置一个常数时间来重新计算特征。自适应策略则使用数据驱动的方法来设置时钟，例如，时钟依赖于运动或语义改变的数量。图22展示了这种自适应策略的例子。
图 22 Shelhamer等人[88]提出的自适应的时钟方法
提取出的特征在静止的帧将会被保留，而在动态的帧时将会被重新计算。图来自[88]。
Zhang等人[106]采用了一种不同的方式，使用了3DCNN这种原本被设计来学习三维体数据特征的方法，以此来从多通道输入如视频片段中学出层次化的时空联合特征。与此同时，该工作将输入片段过分割为超体元，然后利用这些超体元图并将学得的特征嵌入其中，最终将在超体元图上应用graph-cut[107]来得到分割结果。
另一个重要的方法采用了三维卷积的思想，是由Tran等人[89]提出的一种深度的端对端的、体元对体元的预测系统。该方法将自己提出的三维卷积（C3D）网络应用于先前的工作[108]中，在最后添加了反卷积层以将其扩展为面向语义分割的算法。该系统将输入的视频片段分为包含16个帧的小片段，对每个片段单独进行预测。其主要的贡献在于其使用的三维卷积技术。这种卷积技术使用了三维的滤波器，适应了从多通道数据中学出的时空联合特征，图23展示了应用到多通道输入数据上的二维和三维卷积的不同之处，证明了视频分割情况下三维卷积核的有用性。
图 23 应用于一系列的帧的时候，二维和三维卷积的不同
（a）中，二维卷积在各个帧（多通道）的各个深度使用的是相同的权重，产生的是一个单一的图像。
（b）三维卷积使用的是三维的滤波器，卷积后产生的是三维体元，因此保留了帧序列的时间信息。
三、 讨论
前面的章节我们定性地回顾了现有的方法，也就是说，我们没有考虑任何定量的结果。在本章，我们从数学的角度讨论这些方法。首先，我们将描述最常用的评价指标，这些指标在以下三方面度量语义分割系统的表现：运行时间、占用内存、准确率。然后，我们将收集这些方法在最具代表性的数据集上运行的结果（以本文中所述的指标度量）。接着，我们将总结这些结果。最终，我们列举未来研究可能的方向，以及我们认为的该领域的重点之处。
1、 评价指标
对于一个分割系统来说，要对该领域产生重要的影响，必须经过严格的评估。另外，评估过程中必须使用标准的众所周知的评价指标，这样对于现有方法来说才是公平的。进一步的，必须对方法的各个方面进行评估，然后才能断言该系统的有效性，这些方面包括运行时间、占用内存、准确率等。由于对目标或上下文的依赖性，某些指标可能会更加重要，也就是说，在一个实时处理的应用中，可能会为了运行速度而牺牲准确率。但是，为了科学的严谨性，提供该方法的所有可能的评价指标度量是极其重要的。
1. 运行时间
速度或运行时间是一个非常有价值的度量标准，因为绝大多数系统必须满足关于在推理过程中可以花费多少时间的硬要求。在某些情况下，了解培训系统所需的时间可能很有用，但通常没有那么重要，除非速度太慢，因为这是一个离线过程。在任何情况下，为这些方法提供精确的时间安排都是毫无意义的，因为它们非常依赖于硬件和后端实现，使得一些比较变得毫无意义。
但是，为了可重复性以及对后续研究者的帮助，有必要在提供运行时间的同时给出系统运行的硬件信息，以及基准方法的配置。如果处理得当，后续的研究者们将可以判断出这个方法是否对其真实应用实用，并且可以使用相同的环境进行公平的对比。
2. 占用存储空间
内存使用是分割方法的另一个重要因素。虽然不及运行时间那样受限，因为扩充容量一般是可行的，其仍然作为系统的一个限制因素。在某些场景下，例如机器人平台上的板载芯片，内存不如高性能服务器中的内存充足。即使是普遍用来加速深度网络的高端的显卡（GPU）也不会搭载大容量的存储空间。基于这些考虑，以及与在时间问题上相似的对于实际应用的考虑，详细记录网络所占用的最大及平均存储空间是极其有用的。
3. 准确率
已经提出了许多用于评估语义分割问题准确率的评价指标，这些指标通常是像素级准确率及IoU的变体。我们报告了语义分割方面最常用的评价指标，用来度量逐个像素标注类的方法的表现。为便于解释，我们给出下述标号的意思：我们假设共有k+1类，（从L0到Lk，包括一个空类或者是背景），pij是本属于第i类却被分到第j类的像素数量。也就是说，pii代表的是分类正确的正例数量，其他几个p值类似。而pij和pji通常被解释为错误的正例数和错误的负例数。（尽管两者都可以是错误的正例数和错误的负例数的总和）。
像素准确率（PA）：这是最简单的指标，仅仅计算正确分类的像素数量与所有像素数量的比值。
像素准确率平均值（MPA）：对PA的轻微改进版本，正确分类像素的比例是按类计算的，最终由类总数取平均。
注：关于PA与mPA，我专门写了一篇博客，分享了我自己的理解（【深度学习小常识】什么是mAP？）欢迎大家跟我一起交流。
平均交并比（MIoU）：这是用于分割问题的标准评价指标，其计算的是两个集合的交集与其并集的重合比例，在本问题中，其计算的便是真实分割与系统预测的分割之间的交并比。这个比例可以被重新定义为真实正例（交集）的数量除以总数量（包括真实正例、错误负例、以及错误正例（并集））。IoU也是按类计算最后取平均。
频率加权交并比（FWIoU）：是对MIoU的改进，对每个类别按照重要性进行加权，重要性来自于其出现的频率。
对于上述的所有指标，MIoU是最常用的一个，因为它最具代表性，且非常简单。许多竞赛以及研究者使用该指标来报告其结果。
2、 结果
如前所述，第四章根据各自的任务给出了各个方法的功能描述，现在，我们收集了这些方法对应论文中报告的所有的量化的结果。这些结果按照其输入数据集的不同分为三个部分：二维RGB数据、2.5维RGB-D数据以及三维体数据或视频序列数据。
我们选用了最常用的数据集，值得注意的是，这些论文在报告结果是并不统一。虽然多数的方法试图以标准数据集评估其方法，并尽量提供充足的信息来保证其结果可以重现，以及尽量使用最常用的评价指标来评价，但很多其他方法并没有这样做。这也使得公平地对比这些方法变得很困难。
另外，我们发现很少有作者提供除准确率之外的其他评价信息。尽管其他指标也是重要的，多数论文并没有提供其运行时间或者占用内存的信息。有时候这些信息有，但是必要的程序再现性信息又没有给出，所以，无法得知这些方法的配置信息。
1. RGB图像
对于二维图像这一类，我们选取了7个数据集：PASCAL VOC 2012、PASCAL上下文、PASCAL人物、CamVid、CityScapes、斯坦福背景以及SiftFlow数据集。这些数据集涵盖了多种情况和优化目标。
首先是，值得争议的最终的数据集，也是绝大多数方法都会使用的PASCAL VOC 2012数据集。表3给出了提供该数据集上结果的方法在其测试集上的准确率。这个结果集展现了一个清晰的上升趋势（从第一个提出的方法SegNet以及原始FCN开始），直到最复杂的模型如CRFasRNN以及目前最优的DeepLab（IoU为79.70）。
表 3 PASCAL VOC 2012 上的表现结果
除了最常见的VOC数据集，我们还收集了在上下文数据集上各方法的准确率，表4给出了结果统计，DeepLab依然是最高（IoU为45.70）。
表 4 PASCAL上下文数据集上的表现结果
另外，我们考虑了PASCAL人物部分，结果见表5。在本数据集上仅有DeepLab进行了实验，结果IoU是64.94。
表 5 PASCAL人物部分数据集的表现结果
上面考虑了通用目标的数据集如PASCAL VOC，接下来我们收集了两种最重要的城市驾驶数据集上的结果。表6给出了CamVid数据集上的方法的结果，一种基于RNN的方法即DAG-RNN取得了最优的IoU为91.60。
表 6 CamVid数据集上的表现结果
表7给出了更具挑战性且目前更常用的数据集及CityScape数据集上的结果。其表现出的趋势与PASCAL VOC上的相似，DeepLab以IoU70.40领跑。
表 7 CityScape数据集上的结果
表8给出了多种循环网络在斯坦福背景数据集上的结果，R-CNN取得了最好的结果，其最大IoU为80.20。
表 8 斯坦福背景数据集上的结果
最后，其它常见数据集如SiftFlow等的结果在表9中展示。这个数据集同样被循环方法所霸占，尤其是DAG-RNN取得了最好的IoU85.30。
表 9 SiftFlow上的结果
2. 2.5维数据
（注：本部分英文内容比较少，就不弄对应的英文原文了，大家可以下载论文原文自己对照观看）
对于2.5为数据这一分类，也就是数据中不仅包含RGB三个通道，还包含深度信息，我们选择了三个数据集进行分析，分别是SUN-RGB-D、NYUDv2、SUN3D。表10、11、12分别给出了这三个数据集上的结果。
表 10 SUN-RGB-D上的结果
表 11 NYUDv2上的结果
表 12 SUN3D上的结果
3. 3维数据
本次讨论选择了两个三维数据集：shapenet part和stanford-2d-3d-s。在这两种情况下，只有一种分析方法对它们进行了实际评分。以Pointnet为例，分别在shapenet部分（表13）和stanford-2d-3d-s（表14）上实现了83:80和47:71的IOU。
表 13 ShapeNet Part数据集上的结果
表 14 Stanford-2D-3D-S数据集上的结果
4. 序列数据
本讨论的最后一个类别是视频或序列。在这一部分中，我们收集了两个适合序列分割的数据集的结果：城市景观和YouTube对象。只有一种被审查的视频分割方法提供了这些数据集的定量结果：Clockwork convnet。该方法在城市景观上达到64:40 IOU（表15），在YouTube对象上达到68:50（表16）。
表 15 CityScapes数据集上的结果
表 16 Youtube-Objects数据集上的结果
3、 总结
根据这些结果，我们可以得出许多结论。最重要的结论与可重现性有关。正如我们所观察到的一样，许多方法报告了非标准数据集上的结果，或者有些方法根本没有进行测试，这使其不可能参与对比。另外，有些方法没有描述其实验的配置，或者没有提供可执行的代码，于是这也使得重现起来非常困难。各个方法都应在标准数据集上评估其结果，尽可能全地描述其训练过程，同时公开其模型与参数。
另一个发现便是，很多方法缺少对运行时间与占用内存的评价。几乎没有论文报告这两种信息，这些也都面临着无法重现的问题。多数方法关注准确率而忽视了时间与空间效率，这导致了其在分析这些问题上的空缺。但是，但其被应用时，这些问题是很重要的。实际上，多数算法将被应用于植入型设备上，如自动驾驶汽车、无人机、机器人等，这些应用都受限于计算消耗以及内存空间。
考虑到方法各自的结果，我们认为DeepLab是最可靠的方法，其在几乎每个RGB图像数据集上都远远超过了其他方法。2.5维和多模态数据集上，循环的网络如LSTM-CF起到了主导作用。三维数据的分割问题仍有很长的路要走，PointNet为解决无序点云的分割问题开辟了道路。最后，处理视频序列同样作为一个待开发区域，至今并没有明确的方向，但是，时钟卷积神经网络凭借其效率和准确率还是成为了最可靠的方法。三维卷积是值得关注的，由于其强大的功能及对多通道输入数据的可扩展性，且三维卷积可以同时捕获时间空间信息。
4、 未来研究方向
基于以上回顾过的代表了目前最高水平的方法，我们给出了一系列的未来研究的可能的方向。
1）三维数据集：充分利用三维数据的一些方法已经开始出现，但是，即使是最新的方案，仍然缺乏对于最重要的构成成分之一即数据的考虑。目前急需一个大规模三维语义分割数据集，但这相对于其低维部分来说是较难创建的。虽然已经有了一些不错的工作，仍然需要更多、更好、更富变化的数据集的出现。值得注意的是，真实世界的三维数据是极其重要的，因为目前几乎所有的工作都是使用的合成数据集。三维数据重要性的一个证明便是，2018年ILSVRC将会创建三维数据。
2）序列数据集：三维数据集上大规模数据集缺乏的问题同样影响到了视频序列分割问题。目前仅有少数几个数据集是基于序列的，这些数据集对于利用时间序列信息的方法的发展很有利。从本质上将二维及三维高质量数据联系起来必将引领新的研究方向。
3）使用图卷积网络（GCN）对点云进行分割：如之前所述，处理三维数据如点云等目前尚未解决，由于点云内在的无序性及非结构性，传统的架构如CNN等不能直接予以应用，除非使用某种离散化手段使其结构化。一个靠谱的研究方向便致力于将点云处理为图，然后在其上应用卷积[109,110,111]。这种做法的好处便是在不量化数据的基础上保留了每个维度上的空间信息。
4）上下文知识：虽然FCN是语义分割领域中的一种坚实的方法，但是FCN网络缺乏对于上下文等特征的建模，而这些信息有可能会提高准确率。将CRF重写为RNN来创造一种端对端的解决方法看起来是一个靠谱的方法，可以提高真实生活场景下的性能。多尺度及特征融合方法也取得了较大的进展。总之，这些方法已经取得了不小的进步，但是仍然有许多问题亟待解决。
5）实时分割：在很多应用场景下，准确率是重要的，但是，能够处理达到常见的摄像机帧率（至少25帧每秒）的输入速度也是很关键的。目前多数的方法远远达不到这个帧率，比如，FCN-8处理一张低分辨率的PASCAL VOC数据集中的图像需要100ms，同时，CRFasRNN需要500ms。因此，接下来几年，我们期待会有一系列的工作关注于实时处理的限定，这些工作将必须在准确率与运行时间之间寻求一个平衡。
6）存储空间：某些平台受限于其存储空间。分割网络一般需要较大的存储空间，从而可以同时进行推理与训练。为了适应各种设备，网络必须要简单。虽然这可以通过降低复杂性（一般会牺牲准确率）来简单地实现，但是还是可以采取另外的办法。剪枝是一种靠谱的研究方向，可以用来简化网络，使得网络在保留多数信息的同时变得轻量化，也因此同时保留了原网络的准确率。
7）序列数据的时间一致性：一些方法解决了视频或序列分割的问题，但是他们有些未利用时间序列信息来提高准确率或效率。然而，没有一种方法解决了一致性的问题。对于一个应用在视频流上的分割系统来说，一致性信息是重要的，不仅可以逐帧地处理数据，还可以对整个片段的处理保持一致，而不需要通过平滑为序列预测出的像素级别的标签而产生人工的信息。
8）多视角整合：在最近提出的分割网络上应用多视角信息目前仅仅限于RGB-D摄像机相关的场景，尤其是致力于单一物体分割的情况。
四、 总结
就我们所知，本文是第一篇对利用深度学习技术的语义分割技术的综述。对比其他综述文章，本文致力于深度学习这一正在崛起的研究领域，涵盖了最先进的相关工作。我们对语义分割进行了公式化定义，同时为读者提供了必要的深度学习应用于语义分割任务的背景知识信息。我们涵盖了相关工作中的方法和数据集，提供了对于28个数据集和27个方法的综述。我们详细介绍了数据集的情况，阐述了这些数据集的目的和特点，这样，研究者便可以轻松地挑选出最适合他们问题的数据集。方法按照两个方面进行综述：其贡献和原始结果即准确率。我们还以表格的形式提供了数据集和方法的总结，按照多种指标对其进行了分类。最后，我们讨论了这些结果，提供了对未来工作方向的看法以及该领域一些开放问题的讨论。总之，语义分割问题已经被很多不错的方法所解决，但是仍然存在着开放的问题，这些问题一旦解决将会对真实场景的应用产生较大的帮助。另外，深度学习技术被证明了对于解决语义分割问题的强大性，因此，我们期待接下来几年各种创新的不断涌现。
五、后记
终于翻译完了，感觉百度翻译都要被我玩坏了，当年没有好好学英语，现在知道英语的重要性，所以通过写博客，翻译英语论文来提升自己的英语水平。当年欠下的，以后是要自己慢慢还的。所以啊，希望每一个看到这篇博客的人，如果你有梦想，就要全力以赴去追寻，不要因为困难就放弃，因为困难就退缩，有些东西，是逃避不了的，那我们就勇敢去面对。
加油！
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