① 语义分割算法(UNet+Deeplab+HRNet+HarDNet)巡礼(知识详解+代码实现)
语义分割算法，如UNet、Deeplab、HRNet和HarDNet，旨在解决图像中像素级别的分类任务。下面将深入探讨这些算法的原理和实现。
UNet算法基于Encoder-Decoder架构，采用反卷积（而非全连接层）来上采样，保留位置信息。卷积过程可简述为：输入特征图经过卷积核进行操作后，通过矩阵乘法转换大小。反卷积过程则是将特征图大小恢复，但无法恢复元素值。
Deeplab系列算法旨在平衡语义特征和位置信息，通过空洞卷积、SPAC和不同尺度的空洞卷积，减少位置信息损失。V1引入空洞卷积，V2利用空间金字塔空洞卷积，V3和V3plus进一步优化。
HRNet算法通过在所有分支中保持原始分辨率的特征图，强化位置特征。它包括4个阶段和一个输出层，确保语义和位置特征的平衡。
HarDNet-MSEG在Kvasir-SEG数据集上实现了高精度分割，利用Encoder-Decoder架构和shortcut减少计算量，增强特征定位。HarDBlock简化了shortcut数目，RFB结构则利用空间金字塔原理获取语义特征，随后进行反卷积上采样。
这些算法的实现通常涉及多步骤，包括损失函数的优化、图像读取与缩放、自定义数据集导入、可视化训练过程等。不同的算法在显存消耗和计算资源需求上存在差异，UNet、Deeplab、HRNet和HarDNet各有特色，适用于不同场景。
总体来看，语义分割算法在计算机视觉领域发挥了重要作用，通过高效地融合语义特征与位置信息，实现了高精度的像素级分类。这些算法的改进和优化持续进行，以应对不断变化的挑战与需求。