① 語義分割演算法(UNet+Deeplab+HRNet+HarDNet)巡禮(知識詳解+代碼實現)
語義分割演算法，如UNet、Deeplab、HRNet和HarDNet，旨在解決圖像中像素級別的分類任務。下面將深入探討這些演算法的原理和實現。
UNet演算法基於Encoder-Decoder架構，採用反卷積（而非全連接層）來上采樣，保留位置信息。卷積過程可簡述為：輸入特徵圖經過卷積核進行操作後，通過矩陣乘法轉換大小。反卷積過程則是將特徵圖大小恢復，但無法恢復元素值。
Deeplab系列演算法旨在平衡語義特徵和位置信息，通過空洞卷積、SPAC和不同尺度的空洞卷積，減少位置信息損失。V1引入空洞卷積，V2利用空間金字塔空洞卷積，V3和V3plus進一步優化。
HRNet演算法通過在所有分支中保持原始解析度的特徵圖，強化位置特徵。它包括4個階段和一個輸出層，確保語義和位置特徵的平衡。
HarDNet-MSEG在Kvasir-SEG數據集上實現了高精度分割，利用Encoder-Decoder架構和shortcut減少計算量，增強特徵定位。HarDBlock簡化了shortcut數目，RFB結構則利用空間金字塔原理獲取語義特徵，隨後進行反卷積上采樣。
這些演算法的實現通常涉及多步驟，包括損失函數的優化、圖像讀取與縮放、自定義數據集導入、可視化訓練過程等。不同的演算法在顯存消耗和計算資源需求上存在差異，UNet、Deeplab、HRNet和HarDNet各有特色，適用於不同場景。
總體來看，語義分割演算法在計算機視覺領域發揮了重要作用，通過高效地融合語義特徵與位置信息，實現了高精度的像素級分類。這些演算法的改進和優化持續進行，以應對不斷變化的挑戰與需求。