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分割
我们之前学习了物体检测，它允许我们通过预测物体的 边界框 来定位图像中的物体。然而，对于某些任务，我们不仅需要边界框，还需要更精确的物体定位。这个任务被称为 分割。
课前小测
分割可以被视为 像素分类，对于图像的 每个 像素，我们必须预测其类别（背景 是其中一个类别）。分割算法主要有两种：
- 语义分割 仅仅告诉我们像素的类别，而不区分同一类别的不同物体。
- 实例分割 将类别划分为不同的实例。
对于实例分割，这些羊是不同的物体，但对于语义分割，所有的羊都被表示为一个类别。
图片来自 这篇博客文章
有不同的神经网络架构用于分割，但它们都有相同的结构。在某种程度上，它类似于你之前学习的自编码器，但我们的目标不是解构原始图像，而是解构一个 掩膜。因此，分割网络具有以下部分：
- 编码器 从输入图像中提取特征
- 解码器 将这些特征转换为 掩膜图像，其大小和通道数与类别数相对应。
图片来自 这篇出版物
我们特别需要提到用于分割的损失函数。当使用经典的自编码器时，我们需要测量两幅图像之间的相似性，我们可以使用均方误差 (MSE) 来做到这一点。在分割中，目标掩膜图像中的每个像素表示类别编号（在第三维度上进行独热编码），因此我们需要使用特定于分类的损失函数 - 交叉熵损失，平均所有像素。如果掩膜是二元的 - 使用 二元交叉熵损失 (BCE)。
✅ 独热编码是一种将类别标签编码为长度等于类别数的向量的方法。查看 这篇文章 以了解这种技术。
医学影像的分割
在本课中，我们将通过训练网络识别医学图像上的人类痣（也称为胎记）来看到分割的实际应用。我们将使用 PH2 数据库 的皮肤镜图像作为图像来源。该数据集包含三类共200幅图像：典型痣、非典型痣和黑色素瘤。所有图像还包含一个对应的 掩膜，勾勒出痣的轮廓。
✅ 这种技术特别适用于这种类型的医学影像，但你能想象其他什么现实世界的应用？
图片来自 PH2 数据库
我们将训练一个模型，从背景中分割出任何痣。
✍️ 练习：语义分割
打开下面的笔记本，了解更多关于不同语义分割架构的内容，练习与它们的合作，并观察它们的实际应用。
课后小测
结论
分割是一种非常强大的图像分类技术，超越了边界框，达到了像素级分类。它在医学影像等多种应用中被广泛使用。
🚀 挑战
身体分割只是我们可以用人像图像进行的常见任务之一。另一个重要任务包括 骨架检测 和 姿态检测。尝试使用 OpenPose 库，看看姿态检测如何被使用。
复习与自学
这篇 维基百科文章 提供了对该技术各种应用的良好概述。自行深入了解实例分割和全景分割在这一研究领域的子领域。
作业
在这个实验中，尝试使用 全身分割 MADS 数据集 来进行 人体分割。
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