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由于輸入圖像存在噪聲，可能會(huì)降低圖像的語(yǔ)義分割能力，但在分割前先進(jìn)行圖像去噪是有幫助的。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，圖像去噪和語(yǔ)義分割都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。因此，作者對(duì)它們之間的協(xié)同作用感興趣，通過使用一個(gè)整體的深度模型。作者觀察到去噪不僅有助于對(duì)抗由于噪聲導(dǎo)致的分割精度下降，而且像素級(jí)語(yǔ)義信息也提高了去噪的能力。然后，作者提出了一種增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)交替進(jìn)行去噪和分割。該網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)分割和去噪塊(SDBs)組成，每個(gè)塊估計(jì)語(yǔ)義圖，然后利用語(yǔ)義圖進(jìn)行正則化去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，去噪后的圖像質(zhì)量顯著提高，分割精度接近純凈圖像。
論文創(chuàng)新點(diǎn)
綜上所述，作者在本文中做出了以下貢獻(xiàn):
作者研究了在有噪聲的圖像上進(jìn)行語(yǔ)義分割的問題，并提出利用去噪來(lái)對(duì)抗由于噪聲而導(dǎo)致的分割精度下降。噪聲圖像是影響圖像性能下降的一個(gè)常見因素。因此，作者的方法是有用的現(xiàn)實(shí)圖像分割。
作者提出利用語(yǔ)義分割結(jié)果作為額外條件對(duì)圖像去噪網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行正則化。作者驗(yàn)證了額外的信息有助于提高圖像去噪的能力。去噪后的圖像不僅視覺質(zhì)量得到了改善，分割感知的去噪圖像也能得到更好的分割。
作者提出了一種替代的增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)利用去噪和分割之間的協(xié)同效應(yīng)。在不同噪聲條件下的城市景觀[7]和戶外seg[34]數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的優(yōu)越性。
(a)先去噪后分割;(b)分割后去噪;(c)提出的分割和去噪交替增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)(sabn)，它是一系列分割和去噪塊(SDBs)的拼接。y, s, x分別代表有噪圖像，分割(概率)圖，去噪圖像。
噪聲水平σ = 50時(shí)DMS[20]和作者方法的分割結(jié)果
最上面一行:城市景觀集的一張圖片;下面一行:一張來(lái)自戶外的照片。
噪聲水平σ = 50時(shí)ddfn3[5]的去噪結(jié)果和作者的方法
最上面一行:城市景觀集的一張圖片;下面一行:一張來(lái)自戶外的照片。
作者通過使用一個(gè)整體的深度模型來(lái)探索圖像去噪和語(yǔ)義分割之間的協(xié)同作用，該模型是一個(gè)級(jí)聯(lián)的SDBs。從實(shí)驗(yàn)中作者發(fā)現(xiàn)，隨著單元數(shù)的增加，去噪和分割都有明顯的改善。特別是，增強(qiáng)的好處不僅是連續(xù)降噪，而且是連續(xù)的分割模塊。在boosting過程中，分割提高了去噪性能，去噪有助于提高分割精度。
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