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[二、分割的三层境界：从 "分类别" 到 "全解析"](#二、分割的三层境界：从 “分类别” 到 “全解析”)
[1. 语义分割：给像素 "分大类"](#1. 语义分割：给像素 “分大类”)
[2. 实例分割：给像素 "分个体"](#2. 实例分割：给像素 “分个体”)
[3. 全景分割："类别 + 个体" 全搞定](#3. 全景分割：“类别 + 个体” 全搞定)
[三、数据集：分割模型的 "练习题"](#三、数据集：分割模型的 “练习题”)
[1. VOC 数据集：入门级 "练习题"](#1. VOC 数据集：入门级 “练习题”)
[2. Cityscape 数据集：街景专属 "练习题"](#2. Cityscape 数据集：街景专属 “练习题”)
[3. COCO 数据集：复杂场景 "进阶题"](#3. COCO 数据集：复杂场景 “进阶题”)
[四、核心技术：怎么让特征图 "变回" 原图？](#四、核心技术：怎么让特征图 “变回” 原图？)
[1. 像素精度（PA）：简单直接的 "正确率"](#1. 像素精度（PA）：简单直接的 “正确率”)
[2. 交并比（IoU）与平均交并比（mIoU）：更公平的 "重叠度"](#2. 交并比（IoU）与平均交并比（mIoU）：更公平的 “重叠度”)
从像素贴标签开始：图像分割入门，这些基础得先搞懂
刚开始接触图像分割时，总觉得它和目标检测 "差不多"------ 不都是找图里的物体吗？直到自己试着给一张街景图做分割标注才发现：检测是 "框出哪有车"，而分割是 "标出每一个像素是不是车"，细粒度完全不是一个级别。今天就把刚理清的图像分割核心知识拆成大白话，从 "是什么" 到 "怎么评"，新手入门应该能少绕点弯。
一、先搞懂：图像分割到底在做什么？
简单说，图像分割是 "给图片里的每一个像素贴标签" 的游戏 ------ 比目标检测的 "找目标、画框框" 更细致。比如一张有猫和狗的图：
- 目标检测会输出 "猫在 (100,200) 到 (300,400)""狗在 (500,200) 到 (700,400)" 的框；
- 图像分割则会给猫身上的每一个像素贴 "猫" 的标签，狗身上的贴 "狗"，背景的贴 "草地""天空"，最后输出一张和原图一样大的 "标签图"（也叫掩膜）。
它的应用场景也特别实在：比如人像抠图（把人物像素和背景像素分开）、医学影像（标出肿瘤的每一个像素范围）、自动驾驶（区分路面、行人、车辆的像素区域）------ 本质都是 "像素级的分类"，这也是它和其他计算机视觉任务最核心的区别。
二、分割的三层境界：从 "分类别" 到 "全解析"
刚开始我以为分割就一种，后来才知道它分三层，一层比一层要求高，像升级打怪一样：
1. 语义分割：给像素 "分大类"
这是最基础的一层，核心是 "只分类，不分个体"。比如一张有三只猫的图，语义分割会把所有猫的像素都标成 "猫" 类，不会区分 "这只是橘猫 A，那只是黑猫 B"。就像给学生按 "年级" 分类，只知道是 "三年级"，不知道具体是哪个学生。
它的输出是一张 "类别掩膜"------ 每个像素对应一个类别（比如 0 = 背景、1 = 猫、2 = 狗），适合只需要 "知道图里有什么类别" 的场景，比如遥感图像分析（区分耕地、建筑、森林的像素区域）。
2. 实例分割：给像素 "分个体"
比语义分割多了一步 "区分个体"。还是三只猫的例子，实例分割会给橘猫 A 的像素标 "猫 - 1"，黑猫 B 标 "猫 - 2"，花猫 C 标 "猫 - 3"------ 既知道是猫，还知道是哪一只。就像给学生按 "班级 + 学号" 分类，能精准定位到具体个人。
但要注意：实例分割只关注 "可数的前景目标"（比如人、车、动物），像天空、草地这种 "不可数的背景"，它不管。适合需要 "区分个体" 的场景，比如 counting（数图里有多少只鸟）、工业质检（区分零件上的多个瑕疵）。
3. 全景分割："类别 + 个体" 全搞定
这是最高层，把语义分割和实例分割结合起来 ------ 既给背景像素分类（比如天空、路面），也给前景目标分个体（比如车 1、车 2、行人 1）。就像给整个校园的人按 "年级 + 班级 + 学号" 分类，再给校园里的树、楼按 "植物、建筑" 分类，一张图里所有像素都有 "类别 + 身份"。
比如自动驾驶的场景，全景分割能同时标出 "路面（语义类）""车 1（实例 1）""车 2（实例 2）""行人 1（实例 3）"，让模型既能知道 "这是路面"，也能知道 "这两辆车是不同个体"，比单独用语义或实例分割更实用。
三、数据集：分割模型的 "练习题"
和所有深度学习任务一样，分割模型也需要 "练习题"------ 标注好的数据集。我整理了三个最常用的，新手入门先搞懂它们的区别就行：
1. VOC 数据集：入门级 "练习题"
适合刚开始练手，它分 4 大类、20 小类（比如 "动物" 类里有猫、狗、鸟），标注了语义和实例分割任务。数据量不算大：VOC 2007 有近万张图，VOC 2012 有两万多张，而且标注清晰，很多入门教程都用它。唯一缺点是场景比较简单，比如大多是单个或少数物体，复杂场景少。
2. Cityscape 数据集：街景专属 "练习题"
专门针对自动驾驶的街景场景，收集了 50 个城市的图，有春、夏、秋三个季节，还分早中晚不同时间段。类别很细，30 个类（比如 "路面" 还分普通路面、人行道、停车场），标注了 5000 张精细图（2975 张训练、500 张验证）和 2 万张粗略图。如果想做街景分割（比如自动驾驶里的路面检测），用它准没错。
3. COCO 数据集：复杂场景 "进阶题"
比前两个难一点，专门选 "日常复杂场景"------ 比如菜市场（人多、杂物多）、客厅（家具多、遮挡多），共 91 类，82 类有超过 5000 个实例。它的标注更贴近真实生活，比如一张图里可能有十几个人、好几件家具，还会有遮挡（比如人被桌子挡住一半），适合练模型的 "抗干扰能力"。
四、核心技术：怎么让特征图 "变回" 原图？
分割模型有个关键问题：卷积层会把图像越变越小（比如 224×224 的图，经过几次卷积会变成 7×7），但分割需要输出和原图一样大的 "标签图"------ 这就需要 "上采样"，最常用的就是转置卷积。
我用简单例子理解它：
- 普通卷积：像 "压缩饼干"，4×4 的输入图，用 3×3 卷积核，会输出 2×2 的小图（缩小）；
- 转置卷积：像 "把压缩饼干撑开"，2×2 的输入图，用同样 3×3 卷积核，能恢复成 4×4 的图（放大）。
它的核心是 "逆转卷积的计算过程"------ 普通卷积是通过卷积核提取特征并缩小尺寸，转置卷积则是通过调整卷积核的权重和排列，让小尺寸的特征图 "还原" 成原图大小，这样才能给每一个像素贴标签。刚开始我总搞混 "转置卷积" 和 "普通卷积"，后来画了张对比图才明白：两者就像 "压缩" 和 "解压"，目的都是为了在 "提特征" 和 "出结果" 之间找平衡。
五、怎么判断分割得好不好？关键看这两个指标
练模型总得知道 "练得怎么样"，图像分割常用两个指标，不用算太复杂，理解核心逻辑就行：
1. 像素精度（PA）：简单直接的 "正确率"
就是 "分对的像素数 ÷ 总像素数"，比如一张 100×100 的图，9000 个像素分对了，PA 就是 90%。优点是好算，缺点是 "偏科"------ 如果背景像素多（比如天空占 80%），哪怕只分对背景，PA 也会很高，体现不出前景分割的好坏。
2. 交并比（IoU）与平均交并比（mIoU）：更公平的 "重叠度"
IoU 是 "预测对的像素区域和真实区域的重叠面积 ÷ 两者的总面积"，比如预测的 "猫" 区域和真实猫区域重叠了 80%，IoU 就是 80%。mIoU 则是所有类别的 IoU 取平均，能避免 PA 的 "偏科" 问题，比如背景类 IoU 高、前景类 IoU 低，mIoU 会直接反映出来，是分割任务的 "核心指标"。
我刚开始算 mIoU 时，对着公式发呆，后来用 "画圈圈" 理解：把预测区域和真实区域画成两个圈，重叠部分越大、总面积越小，IoU 越高，分割得就越准。
六、结尾：新手入门的小建议
今天啃完这些基础，最大的感受是：图像分割看似复杂，其实是 "像素级的分类游戏"------ 先搞懂 "给像素贴标签" 的核心，再分清三层境界、认全常用数据集、理解转置卷积的作用，基础就稳了。
下次再看分割模型的代码时，不妨先问自己：它用的是哪类分割（语义 / 实例 / 全景）？用的什么数据集？上采样用的是转置卷积吗？想清楚这些，再调参数会更有方向。如果有同样刚入门的朋友，欢迎交流怎么用 VOC 数据集练第一个语义分割模型呀～