图像分割与语义理解技术实战
📚 30章 · 从入门到前沿
1
图像分割概述
什么是图像分割 · 语义分割 vs 实例分割 · 应用场景：自动驾驶、医学影像、遥感
2
传统分割方法
阈值分割(Otsu) · 边缘检测(Canny) · 区域生长 · 分水岭算法
3
深度学习基础回顾
CNN核心概念 · 感受野 · 池化层 · 上/下采样
4
全卷积网络 (FCN)
FCN原理 · 跳跃连接 · 从分类到分割的转变
5
U-Net架构
编码器-解码器 · 跳跃连接详解 · 医学图像分割实战
6
SegNet与DeepLab系列
SegNet池化索引 · DeepLab v1/v2空洞卷积 · ASPP模块
7
DeepLab v3+
改进编码器-解码器 · 深度可分离卷积 · Xception backbone
8
PSPNet
金字塔池化模块(PPM) · 场景解析 · 全局上下文信息
9
注意力机制在分割中的应用
SE-Net · CBAM · Non-local Networks · 自注意力
10
Vision Transformer (ViT) 基础
Transformer原理 · 自注意力 · 位置编码
11
SETR与TransUNet
ViT用于分割 · SETR三种变体 · TransUNet混合架构
12
Swin Transformer
移动窗口注意力 · 层级化设计 · Swin-Unet
13
Mask R-CNN
实例分割原理 · ROI Align · Mask分支 · Faster R-CNN回顾
14
YOLACT与SOLO
实时实例分割 · YOLACT Prototype Mask · SOLO按位置分割
15
全景分割
Panoptic FPN · 统一分割框架 · Things与Stuff概念
16
数据标注与工具
Labelme · COCO格式 · VOC格式 · JSON与Mask转换
17
数据增强
几何变换 · 色彩抖动 · CutMix · MixUp · Albumentations
18
损失函数
交叉熵 · Dice Loss · Focal Loss · Tversky Loss · 边界损失
19
评估指标
IoU · mIoU · PA · F1 Score · Dice Coefficient
20
模型训练技巧
学习率调度(Cosine Annealing) · 权重初始化 · 梯度裁剪 · 混合精度
21
模型部署与推理优化
ONNX导出 · TensorRT加速 · 量化 · 剪枝
22
OpenMMLab框架
MMSegmentation安装使用 · 配置文件解析 · 自定义模型
23
遥感图像分割
多光谱数据 · DeepLab在遥感中的应用 · 建筑物提取实战
24
医学图像分割 (一)
CT/MRI预处理 · U-Net++ · Attention U-Net
25
医学图像分割 (二)
nnU-Net自适应框架 · 3D分割 · BraTS挑战赛
26
自动驾驶感知分割
Cityscapes数据集 · BEV分割 · 多任务学习
27
视频分割
MaskTrack R-CNN · STFCN · 时序一致性 · DAVIS数据集
28
弱监督与半监督分割
图像级标签 · CAM · PSA · 一致性正则化
29
分割模型的可解释性
Grad-CAM · 特征可视化 · 消融实验
30
前沿趋势与总结
SAM · CLIPSeg · 大模型在分割中的应用 · 课程总结与未来方向