语义分割网络

OpenCV4 DNN支持的语义分割网络FCN与ENet、ResNet101_DUC_HDC等三个语义分割模型。

FCN

其中FCN主要是基于VGG16~VGG19作为基础网络，速度很慢，该网络是在2015年时候提出，是早期很典型的图像语义分割网络，不是一个对称的卷积反卷积分割网络，在编码阶段网络过长，解码网络很少，结果堪忧！网络结构如下：

分别支持不同分辨率的上采样。

论文下载地址：

https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf

ENet

ENet是一种实时语义分割网络，在2016年提出的。

论文下载地址：

https://arxiv.org/pdf/1606.02147.pdf

ResNet101_DUC_HDC

该模型在编码网络中基于残差网络与混合空洞卷积（HDC-Hybrid Dilated Convolution），在解码阶段采用密集上采样卷积（DUC-Dense Upsampling Convolution），最终实现了像素级别的图像语义分割网络。网络模型结构如下：

该论文在2017发表，论文地址如下：

https://arxiv.org/pdf/1702.08502.pdf

姿态评估

OpenCV DNN支持的姿态评估是基于OpenPose网络实现的身体与手部姿态评估，OpenPose是一个开源的姿态评估项目支持2D与3D模型的姿态评估，提供了C++/Python的API调用接口。模型可以从它github地址获得​​​​​​​

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

相关的模型主要来自它们的系列论文， 姿态评估的基本原理与流程如下：

完整的姿态评估流程入上图，首先预测热图与PAF，然后进行匹配与解析，最终得到输出的姿态评估结果。相关的论文地址如下​​​​​​​

https://arxiv.org/pdf/1812.08008v2.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf

图像处理

OpenCV中图像处理网络支持图像色彩迁移、图像风格迁移、边缘检测。

色彩迁移：

其中灰度图像转换彩色图像的模型结构如下：

其中有个重要的输入特征点是要把RGB彩色图像转换为LAB通道图像，然后对AB输入，最后结果重新加上L分量。代码在这里​​​​​​​

http://richzhang.github.io/colorization/

风格迁移

风格迁移网络主要是来自于2016李飞飞等提出感知损失的图像风格迁移与超分辨率论文实现的，网络结构如下：

github地址如下：

https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style

边缘检测

OpenCV中传统的图像边缘检测算法是Canny，现在OpenCV支持基于深度学习的边缘检测算法HED，它与Canny算法的边缘提取效果对比如下：

该论文是在2015年提出的，模型结构如下：

作者选择了VGGNet作为特征提取与基础网络。

论文地址：​​​​​​​

https://arxiv.org/pdf/1504.06375.pdf

人脸识别

人脸识别来自OpenFace，OpenFace是一种典型的移动端实时的人脸识别模型，跟它相似的还有LightCNN模型。OpenFace是基于facenet的Inception网络作为backbone网络训练生存的torch网络模型，然后基于SVM实现了分类推理，完整的OpenFace项目结构如下：

其中预处理阶段的人脸对齐示意图如下：

关于FaceNet的人脸识别论文

https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf

OpenCV DNN支持的8位的量化之后的人脸识别模型，最终输出的向量是128维的，模型下载可以从Github地址：

https://github.com/cmusatyalab/openface

场景文字检测

场景文字检测来自2017年旷视科技提出的EAST场景文字检测模型，相关的模型结构如下：

最终输出的文本区域解析后处理如下：

最常见的是解析位RBOX，即带角度的旋转矩形（最小外接矩形）。

论文地址如下：

https://arxiv.org/pdf/1704.03155.pdf

最后总结一下，上述网络均支持在OpenCV4.4版本上直接推理运行，或者自定义数据学习之后的在OpenCV4 DNN部署，推理调用。