基于生成对抗网络的人物协同分割

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图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域的一大热门研究方向,本文所讨论的人物分割则是属于图像分割任务中的一个重要子分支。人物分割任务的目标,是依据特定的类别将包含人物的场景图像分割成若干个独立的区域。近些年来,随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络的应用,图像分割领域已经涌现出一系列十分有影响力的算法,然而这些关于图像分割的通用算法在具体应用到一些子任务时又尚有不足。比如对于人物分割问题,虽然基于深度学习的通用分割算法能够对人物图像取得不错的分割效果,但是面对复杂多变的人物图像,其分割准确度仍然有很大的提升空间。本文的工作采取协同分割的思想,利用已有的图像分割神经网络作为基础模型,再结合生成对抗网络模型,来对人物图像进行解析。本文主要内容如下:1.本文首先引入了卷积神经网络的基础知识,对其中的基本结构进行了概括和分析;接下来又分析和讨论了目前较为流行的基于深度学习的图像分割网络模型,对FCN,DeepLab,Unet等网络进行介绍和分析,讨论其各自的贡献并说明如何利用这些网络来构建本文的人物协同分割的模型;同时也分析讨论了生成对抗网络和基本原理。2.为了解决缺乏数据集的问题,本工作建立了一个用于协同分割的多视角人物数据集--Multi-View-Person(MVP)。该数据集一共包含了4607张来源于网络的真实的人物相片,且每个相同的人物至少拥有2张照片,以便协同分割时使用。每张图像都拥有像素级别的标签,标签一共含有18个不同的物体类别。3.提出了一种端到端的人物协同分割模型。在对人物图像进行解析时,采用了协同分割的思路,即将两张拥有同样人物、同样着装但不同拍摄角度或姿势的人物图像作为输入,区别于传统分割模型中使用单幅图像作为输入。该网络整体呈现生成对抗网络的结构,具有生成分割图像的生成器网络和强化同类目标输出的判别器网络。4.在本工作创建的MVP数据集上,将本文提出的的网络模型与传统的图像分割网络模型:FCN、DeeplabV2和PSPNet进行对比试验并分析结果,阐述了本文的协同分割模型在进行人物分割时所取得的进步。实验表明采取协同分割的方法要比只进行单幅图分割的传统模型取得更好的效果。
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