基于深度学习的图像语义分割算法：HRNet（高分辨率网络） 题目描述 图像语义分割的目标是为每个像素分配一个语义类别标签。传统方法（如U-Net、FCN）通常通过编码器-解码器结构逐步降低分辨率以提取高级特征，再上采样恢复细节。但多次下采样可能导致空间信息丢失，影响分割精度（尤其是边界细节）。HRNet提出了一种 并行多分辨率子网络 结构，始终维持高分辨率表征，同时逐步融合多尺度特征，在人体姿态估计、分割等任务中实现了更精细的结果。 解题过程 1. 核心思想 HRNet的核心创新在于 避免过早降低分辨率 。它通过以下方式保持高分辨率信息： 并行多分支结构 ：网络包含多个分辨率不同的分支（如高、中、低分辨率），分支间反复进行特征融合。 重复多尺度融合 ：每个阶段（Stage）都会跨分支交换信息，使高分辨率特征包含更多语义上下文，低分辨率特征保留空间细节。 2. 网络结构详解 HRNet的结构分为多个阶段，逐步增加分支数量并深化特征融合： 阶段1（单高分辨率分支） 输入图像经过一个卷积层生成初始高分辨率特征图（如原图的1/4大小）。 此时仅有一个高分辨率分支（记为 HR分支 ）。 阶段2（增加中分辨率分支） 从HR分支通过步长为2的卷积下采样，生成一个中分辨率分支（分辨率减半）。 两个分支并行处理： HR分支 ：通过残差块提取细节特征。 中分辨率分支 ：通过残差块提取更具全局信息的特征。 跨分支融合 ： HR分支的特征会下采样后加到中分辨率分支（补充细节）。 中分辨率分支的特征会上采样后加到HR分支（补充语义上下文）。 阶段3及以上（扩展更多低分辨率分支） 每进入新阶段，通过下采样新增一个分辨率更低的分支（如1/8、1/16分辨率）。 所有分支间进行全连接融合：每个分支接收其他分支上采样或下采样后的特征，通过相加或卷积整合。 3. 特征融合机制 以四分支为例（分辨率从高到低为H1、H2、H3、H4）： 下采样融合 ：高分辨率分支（H1）的特征经过3×3卷积（步长2）下采样，与低分辨率分支（H2）的特征相加。 上采样融合 ：低分辨率分支（H4）的特征通过双线性插值上采样，与高分辨率分支（H3）的特征相加。 同级融合 ：相同分辨率的分支直接相加特征。 4. 输出与损失函数 最终从所有分支上采样回原图大小， concatenate 后通过1×1卷积输出分割图。 损失函数通常使用 交叉熵损失 ，结合 Dice损失 优化类别不平衡问题： \[ \mathcal{L} = \mathcal{L} {CE} + \lambda \mathcal{L} {Dice} \] 其中Dice损失鼓励模型关注区域重叠度。 5. 优势分析 细节保持 ：高分辨率分支始终参与计算，边界分割更准确。 多尺度上下文 ：低分辨率分支提供全局感知，避免局部误判。 在Cityscapes、PASCAL VOC等数据集上，HRNet在复杂场景中显著优于U-Net等模型。 总结 HRNet通过并行多分辨率分支和重复跨尺度融合，解决了语义分割中细节丢失的痛点。其设计强调 高分辨率特征的持续性 和 多尺度特征的互补性 ，为后续研究（如HRNetV2、SegHRNet）提供了基础框架。