画像セマンティックセグメンテーションにおける境界一貫性の問題

import numpy as np
from pydensecrf import densecrf

def crf_postprocessing(image, probabilities):
    # 定义CRF对象
    crf = densecrf.DenseCRF2D(image.shape[1], image.shape[0], num_classes)
    
    # 定义unary potentials（输入的概率图）
    U = -np.log(probabilities)
    U = U.reshape((num_classes, -1))
    
    # 添加unary potentials到CRF中
    crf.setUnaryEnergy(U)
    
    # 定义高斯势函数
    crf.addPairwiseGaussian(sxy=(3, 3), compat=3)
    
    # 进行推理和优化
    Q = crf.inference(5)
    Q = np.array(Q).reshape((num_classes, image.shape[0], image.shape[1]))
    
    # 返回优化后的结果
    return np.argmax(Q, axis=0)

# 调用CRF后处理
output = crf_postprocessing(image, probabilities)

from torchvision.models import segmentation

def multiscale_fusion(image):
    # 定义模型（使用DeepLabv3+）
    model = segmentation.deeplabv3_resnet50(pretrained=True)
    
    # 定义不同尺度的输入大小
    input_size = [(256, 256), (512, 512), (1024, 1024)]
    
    # 定义不同尺度的输出结果
    outputs = []
    
    # 对每个尺度进行预测
    for size in input_size:
        # 调整输入图像大小
        resized_image = resize(image, size)
        
        # 进行预测
        output = model(resized_image)
        output = output['out']
        
        # 将预测结果调整回原始大小
        output = resize(output, (image.shape[0], image.shape[1]))
        
        # 添加到输出结果中
        outputs.append(output)

    # 融合不同尺度的输出结果
    fused_output = np.mean(outputs, axis=0)
    
    # 对融合结果进行分类
    segmentation_map = np.argmax(fused_output, axis=0)
    
    # 返回分割结果
    return segmentation_map

# 调用多尺度融合
output = multiscale_fusion(image)