CN111695570B - 一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法 - Google Patents

一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，属于计算机视觉语义分割领域，一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，本发明首次提出了利用变分原型推理，将小样本下语义分割纳入到一个概率框架中，在该概率框架中，原型表示不再是固定数值的向量表示，而是一个分布，用变分推理中隐含空间的分布表示原型的分布，在小样本情况下增加整体原型的泛化能力，以适应小样本表示出来的不确定性；并且，本发明首次提出概率框架下适合图像语义分割的变分原型推理的目标函数，辅助进行小样本下语义分割过程，本发明经多次试验可以证明，在利用单幅支持集图像的情况下，也得到了很好的分割效果。

Description

一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉语义分割领域，更具体地说，涉及一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法。
背景技术
深度学习曾广泛用于计算机视觉的语义分割中，但由于在实际语义分割应用中，带标注的支持数据少，导致学习得到的深度模型性能受影响。目前，基于原型的方法比较流行，这里原型指表示一类物体的表征，在深度学习框架中就是根据支持图像和它对应的物体的标注信息，经过一个深度神经网络产生的输出。换而言之，原型就是在输入支持图像和物体类别之间的一个关联映射。
对于小样本下的语义分割，基本上还是基于原型方法，其中原型的表示有多种形式。一采用将支持图像特性进行池化作为原型，将其和待分割的图像特征一起，产生分割映射。二采用带屏蔽的均值池化从支持图像抽取原型表示，通过计算原型表示和待分割图像之间的余弦距离来预测分割映射。但这些方法都是原型是固定的，因此缺乏泛化性。
计算机视觉中的语义分割，指将图像中感兴趣的物体从背景中分离出来。目前一般的方式是从支持图像(带标注的图像)中抽取一个全局的描述作为原型，用来帮助待分割图像完成语义分割任务。但是这种方法在小样本情况下很难达到很好的效果，在小样本情况下，用一个简单的向量表示原型会存在偏差以及缺乏泛化能力。
发明内容
1.要解决的技术问题
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，它首次提出了变分原型推理，将小样本下语义分割纳入到一个概率框架中，在该概率框架中，原型表示不再是固定数值的向量表示，而是一个分布，用变分推理中隐含空间的分布表示原型的分布，在小样本情况下增加整体原型的泛化能力，以适应小样本表示出来的不确定性；并且，本发明首次提出概率框架下适合图像语义分割的变分原型推理的目标函数，辅助进行小样本下语义分割过程。
2.技术方案
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，包括以下步骤：
输入：已知的待分割图像xq和带标注的支持集图像S，以及通过分割学习过程得到的先验网络参数θ和分割网络参数ψ；
输出：分割图像映射
S1、根据先验概率网络产生支持集图像S对应的均值和方差如下：
μprior，σprior←PriorNet(S；θ)；
S2、计算先验概率网络映射的空间z隐含表示：
z←μprior+∈⊙σprior，∈～N(0，1)；
S3、对S2中的z进行多次采样，生成z(l)；
S4、将每一个z(l)和xq送入到分割网络，生成如下如下：
本发明首次提出了变分原型推理，将小样本下语义分割纳入到一个概率框架中，在该概率框架中，原型表示不再是固定数值的向量表示，而是一个分布，用变分推理中隐含空间的分布表示原型的分布，在小样本情况下增加整体原型的泛化能力，以适应小样本表示出来的不确定性；并且，本发明首次提出概率框架下适合图像语义分割的变分原型推理的目标函数，辅助进行小样本下语义分割过程。
进一步的，所述分割学习过程中包括三个网络：先验网络、后验网络和分割网络。
进一步的，在所述先验网络中，输入为S支持图像和对应的标注图像，输出为z的分布，所述z的分布包括高斯分布μpriorh和σpriorh，其概率模型表示为pθ(z|S)，式中：θ为先验网络参数。
进一步的，在所述后验网络中，输入为待标注图像xq和其对应的标注yq，输出是z的分布，所述z的分布包括高斯分布μpost和σpost，其概率模型表示为qφ(z|xq，yq)，式中：φ为后验网络参数。
进一步的，在所述分割网络中输入为待分割图像和从先验网络中生成的z，输出为分割后图像，其概率模型表示为pψ(yq|z，xq)，式中：ψ为分割网络参数。
进一步的，所述先验网络、后验网络和分割网络三者之间的关系为：
其中：表示先验概率分布和后验概率分布的KL距离，/>表示对数似然度的期望，采用交叉熵函数计算，i表示训练数据中的支持-待分割图像对的序号，z(l)是从分布pθ(z|S)中第l次采样值，L是采样次数。
进一步的，所述KL距离表示从待分割图像推理得到的原型和支持图像的匹配度，其中：KL距离越小，匹配度越高，当KL距离为0时，推理得到的原型和支持图像完成一致。
进一步的，所述先验概率分布在高斯分布中表示为所述后验概率分布在高斯分布中表示为/>所述先验概率分布和后验概率分布之间的KL距离可以表示为：
进一步的，所述分割学习过程包括以下步骤：
输入：训练数据
输出：先验网络参数θ、后验网络参数φ、分割网络参数ψ；
步骤1：初始化参数θ、φ、ψ；
步骤2：对每一个样本对执行下面操作：
步骤2.1：根据先验概率网络产生样本i对应的均值和方差如下：
步骤2.2：计算先验概率网络映射的空间z隐含表示：
步骤2.3：通过后验概率网络产生样本i对应的均值和方差如下：
步骤2.4：计算先验概率分布和后验概率分布的KL距离，计算公式为
得
步骤2.5：根据zi和一起送入到分割网络，得到预测的输出：
步骤2.6：根据预测的输出和实际的输出/>由交叉熵函数计算得到
步骤2.7：计算目标函数：
步骤2.8：按照公式计算梯度；
步骤2.9：迭代更新参数θ、φ、ψ；
步骤3：直到所有样本结束。
3.有益效果
相比于现有技术，本发明的优点在于：
(1)本发明首次提出了变分原型推理，将小样本下语义分割纳入到一个概率框架中，在该概率框架中，原型表示不再是固定数值的向量表示，而是一个分布，用变分推理中隐含空间的分布表示原型的分布，在小样本情况下增加整体原型的泛化能力，以适应小样本表示出来的不确定性。
(2)本发明首次提出概率框架下适合图像语义分割的变分原型推理的目标函数，辅助进行小样本下语义分割过程。
附图说明
图1为本发明基于变分原型推理的小样本下语义分割推理过程示意图；
图2为本发明基于变分原型推理的小样本下语义分割学习过程示意图；
图3为本发明的部分实验结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图；对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然；所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例；而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例；本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例；都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例：
请参阅图1，一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，包括以下步骤：
输入：已知的待分割图像xq和带标注的支持集图像S，以及通过分割学习过程得到的先验网络参数θ和分割网络参数ψ；
输出：分割图像映射
S1、根据先验概率网络产生支持集图像S对应的均值和方差如下：
S2、计算先验概率网络映射的空间z隐含表示：
z←μprior+∈⊙σprior，∈～N(0，1)；
S3、对S2中的z进行多次采样，生成z(l)；
S4、将每一个z(l)和xq送入到分割网络，生成如下如下：
分割学习过程中包括三个网络：先验网络、后验网络和分割网络。
在先验网络中，输入为S支持图像和对应的标注图像，输出为z的分布，z的分布包括高斯分布μpriorh和σpriorh，其概率模型表示为pθ(z|S)，式中：θ为先验网络参数。
在后验网络中，输入为待标注图像xq和其对应的标注yq，输出是z的分布，z的分布包括高斯分布μpost和σpost，其概率模型表示为qφ(z|xq，yq)，式中：φ为后验网络参数。
在分割网络中输入为待分割图像和从先验网络中生成的z，输出为分割后图像，其概率模型表示为pψ(yq|z，xq)，式中：ψ为分割网络参数。
先验网络、后验网络和分割网络三者之间的关系为：
其中：表示先验概率分布和后验概率分布的KL距离，/>表示对数似然度的期望，采用交叉熵函数计算，i表示训练数据中的支持-待分割图像对的序号，z(l)是从分布pθ(z|S)中第l次采样值，L是采样次数。
KL距离表示从待分割图像推理得到的原型和支持图像的匹配度，其中：KL距离越小，匹配度越高，当KL距离为0时，推理得到的原型和支持图像完成一致。
先验概率分布在高斯分布中表示为后验概率分布在高斯分布中表示为/>先验概率分布和后验概率分布之间的KL距离可以表示为：
请参阅图2，分割学习过程包括以下步骤：
输入：训练数据
输出：先验网络参数θ、后验网络参数φ、分割网络参数ψ；
步骤1：初始化参数θ、φ、ψ；
步骤2：对每一个样本对执行下面操作：
步骤2.1：根据先验概率网络产生样本i对应的均值和方差如下：
步骤2.2：计算先验概率网络映射的空间z隐含表示：
步骤2.3：通过后验概率网络产生样本i对应的均值和方差如下：
步骤2.4：计算先验概率分布和后验概率分布的KL距离，计算公式为
得
步骤2.5：根据zi和一起送入到分割网络，得到预测的输出：
步骤2.6：根据预测的输出和实际的输出/>由交叉熵函数计算得到
步骤2.7：计算目标函数：
步骤2.8：按照公式计算梯度；
步骤2.9：迭代更新参数θ、φ、ψ；
步骤3：直到所有样本结束。
在图1和图2中，Enc表示编码器，Dec表示解码器。
请参阅图3，图3中第一行表示支持集图像，第二行为预测的结果，可以看出，支持集图像和待分割图像虽然同属一个物体类别，但其表现形式不同。第三行为真实结果，即人工标注的结果。可以看出，本专利可以利用单幅支持集图像，得到很好的分割效果。
本发明首次提出了变分原型推理，将小样本下语义分割纳入到一个概率框架中，在该概率框架中，原型表示不再是固定数值的向量表示，而是一个分布，用变分推理中隐含空间的分布表示原型的分布，在小样本情况下增加整体原型的泛化能力，以适应小样本表示出来的不确定性；并且，本发明首次提出概率框架下适合图像语义分割的变分原型推理的目标函数，辅助进行小样本下语义分割过程。
以上所述；仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此；任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内；根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变；都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：包括以下步骤：
输入：已知的待分割图像xq和带标注的支持集图像S，以及通过分割学习过程得到的先验网络参数θ和分割网络参数ψ；
输出：分割图像映射
S1、根据先验概率网络产生支持集图像S对应的均值和方差如下：
μprior，σprior←PriorNet(S；θ)；
S2、计算先验概率网络映射的空间z隐含表示：
S3、对S2中的z进行多次采样，生成z(l)；
S4、将每一个z(l)和xq送入到分割网络，生成如下如下：
。
2.根据权利要求1所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：所述分割学习过程中包括三个网络：先验网络、后验网络和分割网络。
3.根据权利要求2所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：在所述先验网络中，输入为S支持图像和对应的标注图像，输出为z的分布，所述z的分布包括高斯分布μpriorh和σpriorh，其概率模型表示为pθ(z|S)，式中：θ为先验网络参数。
4.根据权利要求2所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：在所述后验网络中，输入为待标注图像xq和其对应的标注yq，输出是z的分布，所述z的分布包括高斯分布μpost和σpost，其概率模型表示为qφ(z|xq，yq)，式中：φ为后验网络参数。
5.根据权利要求2所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：在所述分割网络中输入为待分割图像和从先验网络中生成的z，输出为分割后图像，其概率模型表示为pψ(yq|z，xq)，式中：ψ为分割网络参数。
6.根据权利要求2所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：所述先验网络、后验网络和分割网络三者之间的关系为：
其中：表示先验概率分布和后验概率分布的KL距离，表示对数似然度的期望，采用交叉熵函数计算，i表示训练数据中的支持-待分割图像对的序号，z(l)是从分布pθ(z|S)中第l次采样值，L是采样次数。
7.根据权利要求6所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：所述KL距离表示从待分割图像推理得到的原型和支持图像的匹配度，其中：KL距离越小，匹配度越高，当KL距离为0时，推理得到的原型和支持图像完成一致。
8.根据权利要求7所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：所述先验概率分布在高斯分布中表示为所述后验概率分布在高斯分布中表示为/>所述先验概率分布和后验概率分布之间的KL距离表示为：
9.根据权利要求8所述的一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法，其特征在于：所述分割学习过程包括以下步骤：
输入：训练数据
输出：先验网络参数θ、后验网络参数φ、分割网络参数ψ；
步骤1：初始化参数θ、φ、ψ；
步骤2：对每一个样本对执行下面操作：
步骤2.1：根据先验概率网络产生样本i对应的均值和方差如下：
步骤2.2：计算先验概率网络映射的空间z隐含表示：
步骤2.3：通过后验概率网络产生样本i对应的均值和方差如下：
步骤2.4：计算先验概率分布和后验概率分布的KL距离，计算公式为
得
步骤2.5：根据zi和xi q一起送入到分割网络，得到预测的输出：
步骤2.6：根据预测的输出和实际的输出yi q，由交叉熵函数计算得到
步骤2.7：计算目标函数：
步骤2.8：按照公式计算梯度；
步骤2.9：迭代更新参数θ、φ、ψ；
步骤3：直到所有样本结束。
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