深度學習技術的發展推動了物件偵測和影像分割技術的進步，從單階段偵測器到更精細的例項分割和語義分割方法，都有顯著的效能提升。區域提議網路（RPN）的出現簡化了物件偵測流程，能快速產生候選區域，而 Mask R-CNN 則結合了 RPN 和分割網路，實作了精確的例項分割。此外，U-Net 架構在語義分割任務中表現出色，其 U 型結構和跳躍連線能有效融合不同層級的特徵，提升分割精確度。這些技術在自動駕駛、醫療影像分析等領域都有廣泛的應用前景。
物件偵測與影像分割的進階技術：區域提議網路與例項分割
在前一節中，我們探討了單階段偵測器（single-shot detectors），像是YOLO和RetinaNet。現在，我們將注意力轉向另一類別問題：影像分割（image segmentation）。影像分割包括例項分割（instance segmentation）和語義分割（semantic segmentation）。例項分割不僅能夠偵測物體，還能為每個偵測到的物體提供畫素遮罩，以標示物體的形狀。語義分割則是將影像中的每個畫素分類別到特定的類別中，如「道路」、「天空」或「人」。
區域提議網路（RPN）與Mask R-CNN
區域提議網路（RPN）是一種簡化的單階段偵測網路，主要關注兩個類別：物體和背景。RPN使用與RetinaNet類別似的架構，包括卷積骨幹網路、特徵金字塔網路、一組錨點框以及兩個頭部。一個頭部用於預測框，另一個頭部用於將框分類別為物體或背景。
RPN的工作原理
RPN的損失函式是根據稍微修改後的訓練資料集計算的：任何真實物體的類別都被替換為單一類別「物體」。框的損失函式使用Huber損失，而類別的損失函式由於是二元分類別，因此使用二元交叉熵。
RPN的優點與實作
RPN可以很簡單也很快速，如有需要可以直接使用骨幹網路的輸出，而不使用特徵金字塔網路。分類別和偵測頭部也可以使用較少的卷積層。目標是計算出可能的物體周圍的大致區域提議（ROIs），這些區域將在下一步驟中被精煉和分類別。
R-CNN與例項分割
R-CNN的概念是沿著ROIs裁剪影像，並再次透過骨幹網路執行裁剪後的影像，這次附帶完整的分類別頭部以分類別物體。然而，這種方法太慢了，因為RPN可以生成大約50到2000個提議的ROIs，再次透過骨幹網路執行所有這些ROIs將會耗費大量計算資源。
實際做法
實際上，更聰明的做法是直接裁剪特徵圖，然後在結果上執行預測頭部，如圖4-25所示。這樣可以避免重複計算，並提高效率。
Mask R-CNN與例項分割
Mask R-CNN是目前最先進的例項分割架構之一。它不僅能夠預測物體周圍的邊界框，還能預測物體的輪廓，即找出屬於每個偵測到的物體的所有畫素。當然，訓練這樣的模型仍然是一項監督式訓練任務，訓練資料必須包含所有物體的真實分割遮罩。
Mask R-CNN的工作原理
Mask R-CNN擴充套件了R-CNN的功能，除了預測邊界框和類別外，還預測了每個物體的畫素遮罩。這使得它能夠進行例項分割，即不僅能夠偵測和分類別物體，還能精確地標示出每個物體的形狀。
內容解密：
此程式碼定義了一個簡單的RPN模型。首先，我們定義了兩個頭部：分類別頭部和迴歸頭部。分類別頭部用於預測錨點框是否包含物體，迴歸頭部用於預測錨點框的位置。然後，我們取得骨幹網路的輸出，並使用這兩個頭部計算RPN的輸出。最後，我們傳回一個Keras模型，該模型的輸入是骨幹網路的輸入，輸出是RPN的分類別和迴歸結果。
## Mask R-CNN 與 Faster R-CNN 設計解析
Mask R-CNN 和 Faster R-CNN 是物件偵測與影像分割領域中的重要技術。這兩種技術都根據卷積神經網路（CNN），並且分享一些共同的架構元素。在本文中，我們將探討這些技術的設計原理和實作細節。
### 架構概述
Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的設計如圖 4-25 所示。首先，骨幹網路（backbone）生成一個特徵圖（feature map），然後區域提議網路（RPN）從這個特徵圖中預測感興趣區域（ROI）。這些 ROI 被映射回特徵圖，並提取相應的特徵，然後送入預測頭（prediction heads）進行分類別和其他任務。
#### 當使用特徵金字塔網路（FPN）時的複雜度
當引入 FPN 時，情況變得稍微複雜。FPN 提供了多個特徵圖供選擇，因此需要根據 ROI 的大小將其分配到最相關的 FPN 級別。這通常透過以下公式實作：
\[ n = \lfloor n_0 + \log_2 \sqrt{wh/224} \rfloor \]
其中 $w$ 和 $h$ 是 ROI 的寬度和高度，$n_0$ 是典型錨框大小最接近 224 的 FPN 級別。
### ROI 重取樣（ROI 對齊）
在提取對應於 ROI 的特徵圖時，需要特別小心以避免任何捨入誤差。Mask R-CNN 的作者發現，這種誤差會對偵測效能產生不利影響。因此，他們提出了一種精確的重取樣方法，稱為 ROI 對齊。
#### 例項說明
假設有一個 200x300 畫素的 ROI，它將被分配到 FPN 級別 P4。在 P4 級別上，其大小變為 (200 / 2^4, 300 / 2^4) = (12.5, 18.75)。這些座標不應被捨入。然後，透過雙線性插值將這個區域的特徵取樣並聚合到一個新的特徵圖中，通常大小為 7x7。
### 類別和邊界框預測
模型的其餘部分相當標準。提取的特徵透過多個預測頭平行處理，包括：
* 一個分類別頭，用於為 RPN 建議的每個物件分配類別，或將其分類別為背景。
* 一個邊界框精煉頭，用於進一步調整邊界框。
#### 損失計算
為了計算偵測和分類別損失，使用與 RetinaNet 中相同的目標框分配演算法。邊界框損失也是相同的（Huber 損失）。分類別頭使用 softmax 啟用，並新增了一個特殊的“背景”類別。
### Mask R-CNN 的額外預測頭
Mask R-CNN 新增了一個第三預測頭，用於對物件的個別畫素進行分類別。其結果是一個畫素遮罩，描繪了物件的輪廓。這需要在訓練資料集中包含相應的目標遮罩。
### 反捲積（轉置卷積）
反捲積，也稱為轉置卷積，是一種可學習的上取樣操作。它與固定的上取樣演算法（如最近鄰上取樣或雙線性插值）不同，具有可學習的權重。
#### 反捲積的工作原理
反捲積可以被視為在輸出畫布上用一個“畫筆”繪畫。每個輸入影像的值透過一個 3x3 的濾波器投影到輸出上。數學上，每個 3x3 濾波器的元素都與輸入值相乘，並將結果加到輸出畫布上已經存在的值。然後，在輸入中移動一步，在輸出中以可組態的步幅（本例中為 2）移動位置。任何大於 1 的步幅都會導致上取樣操作。
### 上卷積（Up-Convolution）
Odena 等人建議使用簡單的最近鄰上取樣，然後跟隨一個常規卷積，即“上卷積”，而不是轉置卷積。這種方法可以避免在生成的影像中出現“棋盤格”偽影。
## 例項分割與 Mask R-CNN
Mask R-CNN 的第三個預測頭（prediction head）負責分類別物件的個別畫素，輸出結果是一個畫素遮罩（pixel mask），用於勾勒出物件的輪廓（見圖 4-22）。Mask R-CNN 及其他區域提議網路（RPN）一次處理一個感興趣區域（ROI），且該 ROI 具有相當高的機率是值得關注的，因此它們可以在每個 ROI 上進行更多工作，並達到更高的精確度。例項分割（instance segmentation）就是這樣一項任務。
### Mask R-CNN 的架構與運作
例項分割頭（instance segmentation head）使用轉置卷積層（transposed convolution layers）將特徵圖上取樣（upsample）為黑白影像，並訓練使其符合被偵測物件的輪廓。圖 4-30 展示了完整的 Mask R-CNN 架構。
#### 圖示說明：Mask R-CNN 架構
此圖示呈現了 Mask R-CNN 的完整架構，其中 N 是 RPN 提議的 ROI 數量，K 是類別數量；「deconv」表示轉置卷積層，用於上取樣特徵圖以預測物件遮罩。
值得注意的是，遮罩頭（mask head）為每個類別生成一個遮罩。乍看之下，這似乎是多餘的，因為有一個獨立的分類別頭（classification head）。然而，這種設計選擇實際上提高了分割準確度，因為它允許分割頭學習特定類別的物件提示。
### 實作細節與損失函式
另一個實作細節是，特徵圖到 ROI 的重取樣和對齊實際上執行了兩次：一次是輸出 7x7x256 給分類別和偵測頭，再次是以不同的設定（重取樣到 14x14x256）專門為遮罩頭提供更多細節。
分割損失（segmentation loss）是一個簡單的畫素級二元交叉熵損失（binary cross-entropy loss），在預測遮罩被縮放和上取樣到與真實遮罩相同的座標後應用。注意，只有為預測類別預測的遮罩才會在損失計算中被考慮，其他為錯誤類別計算的遮罩則被忽略。
### U-Net 與語義分割
在語義分割（semantic segmentation）中，目標是將影像中的每個畫素分類別到全域性類別中，如「道路」、「天空」、「植被」或「人物」（見圖 4-31）。個別物件例項（如個別人物）不會被區分開來，所有「人物」畫素在整個影像中都被視為同一「段」的一部分。
#### 圖示說明：語義影像分割
此圖示展示了語義影像分割的結果，其中影像中的每個畫素都被分配到一個類別（如「道路」、「天空」、「植被」或「建築物」）。注意，「人物」是一個跨越整個影像的單一類別，物件未被個體化。
對於語義影像分割，一個簡單且經常足夠的方法是 U-Net。U-Net 是一種卷積網路架構，專為生物醫學影像分割設計（見圖 4-32），並在 2015 年贏得了一個細胞追蹤競賽。
#### 圖示說明：U-Net 架構
此圖示呈現了 U-Net 的架構，由映象的編碼器（encoder）和解碼器（decoder）區塊組成，具有 U 型形狀。跳躍連線（skip connections）沿深度軸（通道）連線特徵圖。K 是目標類別數量。
### 使用 Oxford Pets 資料集進行 U-Net 影像分割
為了說明 U-Net 影像分割，我們將使用 Oxford Pets 資料集，其中每個輸入影像都包含一個標籤遮罩，如圖 4-34 所示。標籤是一個影像，其中畫素根據是否屬於背景、物件輪廓或物件內部，被分配為三個整數值之一。
#### 程式碼範例：U-Net 實作
```python
# 定義 U-Net 模型
def unet_model(input_shape, num_classes):
inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
# 編碼器
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same')(conv1)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
# 解碼器
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(pool1)
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(conv2)
up1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(32, 2, strides=(2, 2), activation='relu')(conv2)
# 跳躍連線
merge1 = tf.keras.layers.Concatenate()([conv1, up1])
conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same')(merge1)
conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same')(conv3)
outputs = tf.keras.layers.Conv2D(num_classes, 1, activation='softmax')(conv3)
model = tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])
return model
#### 內容解密：
1. **輸入層定義**：使用 `tf.keras.Input` 定義輸入層，輸入形狀由 `input_shape` 指定。
2. **編碼器實作**：透過多層卷積和最大池化實作編碼器，下取樣輸入影像以擷取特徵。
3. **解碼器實作**：使用轉置卷積層實作解碼器，上取樣特徵圖以還原原始影像大小。
4. **跳躍連線實作**：透過 `tf.keras.layers.Concatenate` 將編碼器和解碼器中的特徵圖沿通道軸合併，保留不同層級的特徵資訊。
5. **輸出層定義**：使用 `tf.keras.layers.Conv2D` 定義輸出層，輸出通道數為類別數量，使用 `softmax` 啟動函式進行多類別分類別。
6. **模型建立**：使用 `tf.keras.Model` 將輸入和輸出組合成完整的 U-Net 模型。
## 影像分割技術深度解析：U-Net架構與實務應用
在電腦視覺領域中，影像分割是一項關鍵技術，旨在將影像中的每個畫素分類別到特定的類別或物件。本章節將探討U-Net架構及其在影像分割任務中的應用。
### U-Net架構原理與實作
U-Net是一種特殊的卷積神經網路（CNN）架構，專為影像分割任務設計。其名稱源自其網路結構的U形設計。U-Net的核心思想是結合底層的特徵資訊和上層的語義資訊，以實作精確的畫素級分類別。
#### 編碼器-解碼器結構
U-Net的架構由編碼器（encoder）和解碼器（decoder）兩部分組成。編碼器負責提取輸入影像的特徵，而解碼器則利用這些特徵來生成分割掩碼。
```python
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
input_shape=[128, 128, 3], include_top=False)
遷移學習的應用
為了提高模型的訓練效率和效能，U-Net通常採用遷移學習的方法，利用預訓練的骨幹網路（如MobileNetV2）作為編碼器。
layer_names = [
'block_1_expand_relu', # 64x64
'block_3_expand_relu', # 32x32
'block_6_expand_relu', # 16x16
'block_13_expand_relu', # 8x8
'block_16_project', # 4x4
]
base_model_outputs = [base_model.get_layer(name).output for name in layer_names]
down_stack = tf.keras.Model(inputs=base_model.input,
outputs=base_model_outputs,
name='pretrained_mobilenet')
down_stack.trainable = False
上取樣與特徵融合
解碼器透過上取樣層逐步還原影像的解析度，並與編碼器對應層的特徵圖進行融合，以保留更多的細節資訊。
def upsample(filters, size, name):
return tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters, size,
strides=2, padding='same'),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.ReLU()
], name=name)
up_stack = [
upsample(512, 3, 'upsample_4x4_to_8x8'),
upsample(256, 3, 'upsample_8x8_to_16x16'),
upsample(128, 3, 'upsample_16x16_to_32x32'),
upsample(64, 3, 'upsample_32x32_to_64x64')
]
內容解密：
tf.keras.layers.Conv2DTranspose: 實作上取樣操作，將特徵圖的解析度提高一倍。tf.keras.layers.BatchNormalization: 對特徵圖進行標準化處理，加速網路收斂並提高穩定性。tf.keras.layers.ReLU: 引入非線性啟用函式，提高網路的表達能力。
訓練與預測
在訓練過程中，可以使用Keras的回撥功能來視覺化模型的預測結果。
class DisplayCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
show_predictions(train_dataset, 1)
model.fit(train_dataset, ...,
callbacks=[DisplayCallback()])
內容解密：
DisplayCallback: 自定義回撥類別，用於在每個訓練週期結束後顯示模型的預測結果。show_predictions: 自定義函式，用於視覺化模型的預測結果。
影像分割的挑戰與未來方向
儘管U-Net在影像分割任務中取得了顯著的成果，但仍面臨著一些挑戰，如對不連續區域的分割效果不佳等。未來的研究方向包括開發更先進的網路架構，如DeepLabv3和PSPNet，以及探索新的應用領域，如全景分割等。
結語
本章節探討了U-Net架構及其在影像分割任務中的應用。透過結合遷移學習和上取樣技術，U-Net能夠實作精確的畫素級分類別。未來，我們將繼續探索電腦視覺領域的新技術和新應用，以推動相關領域的發展。
