图像分割中的背景类

Question

我正在训练一个 U-Net 模型以从图像中分割出 2 个相关对象。
因此，U-Net 的输出是 2 个预测掩码，每个对象一个。
但是，我看到一些帖子建议将背景也包含在一个类中。
为什么需要这个？因为B = I - (O1 union O2) 其中I, B, O1, O2 是背景、整个图像和对象中的像素集。需要单独预测背景是什么？

Answer 1

由于您的模型仅输出 2 个掩码，因此它会预测每个像素属于 O1 或 到 O2 的概率 - 但它无法预测“不属于他们中的任何一个”。因此，根据定义，O1 union O2 = I - 没有背景像素空间。

要让模型预测“不属于O1 或O2”，您需要预测第三个掩码，即背景掩码。