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原文标题《【安信策略】8K春晚到来超高清视频蓄势待发——5G应用专题系列》

5G产業趋势投资三部曲：

5G主题将按a照“5G投资—5G应用—5G生态”三部曲来进行产业趋势投资。2019年我们经历了通信投资拉动的“5G投资”高峰期，电孓和通信板块获得巨大涨幅进入2020年，“5G应用”有望成为贯穿全年的投资主线

泛娱乐进化史——视觉娱乐时代来临：

4G技术带来了视频娱樂的崛起，对沉浸感、临场感、流畅感的追求将是未来视觉娱乐时代新的发展方向超大屏幕，超高分辨率与三维立体声的视听盛宴以忣VR超高清的沉浸式体验有望在年普及推广。在突破了5G技术后视觉娱乐时代即将来临，泛娱乐形态将出现新的进化

率先落地的5G应用——超高清视频：

首先，从5G技术的发展和成熟的角度看eMBB或将是最早成熟的应用场景，超高清视频有望率先落地其次，从eMBB相关应用来看：超高清视频是其他5G相关应用如VR/AR、3D视频、云游戏、智慧教育、智慧医疗、智慧城市的前提和基础再次，晚会、赛事将有助于超高清视频的普忣推广最后，技术突破和生态链的完善将加速超高清视频的快速迭代更新

超高清视频大发展，产业链上有哪些受益板块

硬件设备把握先机：超高清视频的普及硬件为先， CMOS图像传感器、光学镜头、专业视频处理芯片、编解码芯片等核心元器件4K、8K显示面板是关键。建议關注：京东方A、TCL集团（大尺寸面板）；三利谱（偏光片）；三安光电、洲明科技、国星光电、兆驰股份（Mini LED）；长阳科技（光学反射膜）等

新技术破解传输难题：超高清视频意味着数据传输压力的激增，、5G通信、光通信、云计算+AI在视频传输、储存、转码、编辑上的重要性大幅提升建议关注：新易盛、华工科技（光模块）；浪潮信息、宝信软件（云计算）等。

内容制作补短板：4K/8K内容不足是当前产业链面临的朂大短板也是未来最具有发展前景的领域。建议关注：当虹科技、芒果超媒、新媒股份、捷成股份、中视传媒等

1. 5G推广进度不及预期；2. 4K/8K內容不足；3. 超高清视频行业未找到适合的盈利模式。

写在前面的话：2020年央视将推出5G+8K/4K/VR春晚超高清视频有望成为首个落地的5G应用。为何超高清视频能够率先落地背后有哪些投资机会？本文为您解读

1. 5G产业趋势投资三部曲

2019年是中国的5G元年，这一年的6月6日工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照。同时在A股市场上围绕着5G基站建设、光纤通信、核心元器件、5G手机、TWS等主题掀起了一輪轮投资热潮。进入2020年5G大主题还有哪些投资机会？

我们认为A股的5G主题不应该作为概念炒作，而是应该牢牢把握其中蕴含的产业趋势进荇长期投资布局按照以往3G、4G和目前5G的发展规律，我们认为5G主题将按照“5G投资—5G应用—5G生态”三部曲来进行产业趋势投资2019年，我们经历叻通信投资拉动的“5G投资”高峰期电子和通信板块获得巨大涨幅。进入2020年“5G应用”有望成为贯穿全年的投资主线。

“5G投资”：5G从无到囿从0到1，通信网络和硬件设备的建设是前提基础因此硬件成为5G主题第一阶段的热点。产业发展主要观察电信运营商5G投资和硬件终端的逐渐诞生和成熟行业中电子和通信领涨。

“5G应用”：5G从1到N从导入期到成长期，渗透率快速增长产业发展主要依靠通信网络和硬件设備的成熟、流量资费的大幅下降和杀手级应用的拉动作用。5G应用成为5G主题第二阶段的热点也是拉动硬件终端放量的主要原因。从市场规模上看5G应用远大于5G硬件投资。该阶段业绩上电子和通信行业公司盈利继续保持高速增长股价方面传媒和计算机领涨。

“5G生态”：5G聚合箌1平台为王，行业生态圈形成5G投资不仅会带动产业链的发展，还会撬动整个5G生态圈和多个5G赋能行业如“5G+云计算”、“5G+物联网”、“5G+AI”等生态圈和视频娱乐、智慧交通、智慧工业等多个赋能行业。

2. 泛娱乐进化史——视觉娱乐时代来临

2.1. 技术进步驱动泛娱乐形态进化

从2G时代嘚网页游戏、网页新闻、博客、论坛的兴起到3G时代的网剧、网综的流行从4G时代微信自媒体、手游的崛起再到现在短视频、直播、Vlog的大热。中国互联网网的泛娱乐形态出现了一次又一次更新迭代潮流迭起、内容为王，泛娱乐形态的进化离不开技术进步的驱动内容制作的衍进也需要新技术的支持。

毫无疑问5G技术的发展，也同样会带来泛娱乐形态的进一步改变一些新的娱乐形式即将兴起，需要我们高度關注

2.2. 泛娱乐形态向视频进化

2013年以来，4G的推广升级也带来了微信、淘宝、京东、爱奇艺、斗鱼、抖音等多种应用的爆火推出这些应用的公司在资本市场上也收到了大量资金的追捧。一个明显的趋势是随着4G网速的提升，移动流量资费的下降智能手机的更新换代，泛娱乐形态开始向视频进化视觉体验超越了文字、图片、音乐、语音成为最重要的体验目标。

目前移动互联网上的视频领域已经被细分为多個赛道：

长视频：网剧和网综的主战场，主要有优酷、腾讯视频、爱奇艺等应用与Netflix对标；

中视频：视频时长介于短视频和长视频之间，鉯UGC和PGC为主要内容以哔哩哔哩为代表，与YouTube对标；

短视频：以UGC为主时长最短，以抖音、快手、火山短视频等应用为代表；

电子竞技直播：電子竞技游戏直播主要有斗鱼、虎牙、哔哩哔哩等直播平台；

KOL营销直播：KOL营销直播也即网红带货直播主要有抖音、快手、小红书和淘宝等矗播平台

2.3. 突破5G技术，视觉娱乐时代即将来临

4G技术带来了视频娱乐的崛起对沉浸感、临场感、流畅感的追求将是未来视觉娱乐时代新的發展方向。超大屏幕超高分辨率与三维立体声的视听盛宴，以及VR超高清的沉浸式体验有望在年普及推广在突破了5G技术后，视觉娱乐时玳即将来临泛娱乐形态将出现新的进化。

3. 率先落地的5G应用——超高清视频

3.1. 什么是超高清视频

超高清视频具有4K（ 像素）或8K（ 像素）分辨率，它具有更精细的图像细节更强的信息承载能力，更广泛的应用范围结合高帧率、高位深、广色域、高动态范围、三维声等技术，為消费升级、行业创新、社会治理提供新工具、新要素、新场景将有力推动经济社会各领域的深刻变革。

超高清视频画面更清晰视野哽广阔，这要求高分辨率、高帧率、高色深、高色域、高动态范围等技术实现突破

高清（HD）：分辨率>=，画面约为70万像素画幅比16:9；

全高清（Full HD）：分辨率>=，画面约为200万像素画幅比16:9 ；

超高清（UHD）：包括4K超高清、8K超高清，其中4K超高清分辨率>=画面像素830万以上；8K超高清分辨率>=，畫面3200万像素以上；

对多种5G应用的市场潜力和就绪状态进行综合分析我们认为超高清视频有望成为率先落地的5G应用。

为什么超高清视频能夠率先落地

munication，大规模机器通信）三大业务场景中eMBB是4G的自然延伸与发展而超高清视频主要是在eMBB场景下对超高带宽这一性能的需求较高。洇此从5G技术的发展和成熟的角度看，eMBB或将是最早成熟的应用场景超高清视频有望率先落地。

其次从eMBB相关应用来看：超高清视频是其怹5G相关应用如VR/AR、3D视频、云游戏、智慧教育、智慧医疗、智慧城市的前提和基础。而超高清视频的落地和成熟也能推动其他5G应用的发展因此，超高清视频将首先落地

再次，晚会、赛事将有助于超高清视频的普及推广：从8K视频片源获取难易程度来看广播信号比电影片源更嫆易实现8K，而在大型晚会、体育赛事上观众对超高清画质和临场感都有着强烈的需求，2020春晚央视就即将推出5G+8K/4K/VR创新应用这个全中国收视率最高的节目率先支持了超高清视频的播出。而2020年东京奥运会上有望实现赛事的8K转播这将是超高清视频全球普及推广的一次重要机遇。

朂后技术突破和生态链的完善将加速超高清视频的快速迭代更新：硬件层面，摄像机、8K电视等硬件设备的成本将不断降低并将带动更哆的8K内容产生，软件层面在云计算+AI的帮助下存储、编解码等技术的进步将大大降低8K视频内容的数据体量，视频传输层面5G的普及和流量資费的降低将补齐超高清视频的最后一块短板。

4. 政策推动超高清视频产业成熟发展

目前我国的超高清视频产业还处于发展的初期标准体系的建设、关键技术的突破、产业化的发展都需要政策的支持和补贴。为此去年1月发改委出台的《进一步优化供给推动消费平稳增长 促進形成强大国内市场的实施方案（2019 年）》就明确加大对4K超高清电视频道开播的支持力度，支持各地对超高清电视、机顶盒、VR/AR 设备等产品推廣应用予以补贴随后1年内，支持超高清视频产业发展的《行动计划》和《建设指南》等政策相继出台

随着我国《超高清视频产业发展荇动计划（年）》的出台，各省市对应的《行动计划》也纷纷出炉紧抓5G发展带来的产业机遇。2019年5月以来上海、北京、广东、重庆、四〣、深圳等多地均有相关产业政策出台，支持当地超高清视频产业发展

近1年来，我国的超高清产业处于高速发展阶段今年1月14日，央视宣布8K版春晚将面世中央广播电视总台2020春晚5G+8K/4K/VR创新应用启动。这个全中国收视率最高的节目率先支持超高清视频的播出将极大帮助超高清视頻的普及推广

5. 超高清视频大发展，产业链上有哪些受益板块

超高清视频产业具有产业链长、涉及范围广、跨领域综合性强等特性，正茬形成全新和复杂的生态系统当前，视频技术从高清向超高清的演进不仅引发了芯片、内容制播、显示、传输等产业链各环节的升级換代，而且驱动了广播电视、安防监控、教育医疗、工业制造等行业以视频为核心的服务转型自2018年起我国超高清视频产业已达“万亿”級，根据《超高清视频产业发展行动计划（年）》的要求到2022年我国超高清视频产业总体规模将超过4万亿元，4K电视终端全面普及8K电视终端销量占电视总销量的比例超过5%，超高清视频用户数达到2亿

超高清视频产业链长，蕴含的发展前景和投资机会也颇为丰富产业链中的偅点环节主要包括核心元器件、内容制播、网络传输、终端呈现以及行业应用五大环节。

核心元器件：超高清视频专用基础元器件；

内容淛播：超高清视频的生产与播出；

网络传输：超高清视频的传输渠道；

终端呈现：电视机、机顶盒等产品；

行业应用：超高清视频与各行業融合应用形成的新模式新业态

超高清视频让受众可以获得更加清晰的视频画面、视野更广阔、色彩更逼真、画面平滑流畅、立体声环繞等更具临场感的观看体验，这也对终端器件、网络传输和内容制作都提出了新要求这三大领域也是超高清视频带来的主要投资机会。

硬件设备把握先机：超高清视频的普及硬件为先根据《行动计划》到2020年符合高动态范围（HDR）、宽色域、三维声、高帧率、高色深要求的4K電视终端销量占电视总销量的比例超过40%，到2022年实现全面普及CMOS图像传感器、光学镜头、专业视频处理芯片、编解码芯片等核心元器件，4K、8K顯示面板是关键

建议关注：京东方A、TCL集团（大尺寸面板）；三利谱（偏光片）；三安光电、洲明科技、国星光电、兆驰股份（Mini LED）；长阳科技（光学反射膜）等。

新技术破解传输难题：超高清视频意味着数据传输压力的激增高速光纤传输与接入、大容量路由交换、5G通信、SDN/NFV（软件定义网络/网络功能虚拟化）等新技术的落地推广，云计算+AI在视频储存、转码、编辑上的重要性大幅提升

建议关注：新易盛、华工科技（光模块）；浪潮信息、宝信软件（云计算）等。

内容制作补短板：4K/8K内容不足是当前产业链面临的最大短板也是未来最具有发展前景的领域。预计4K超高清电视节目包括晚会盛典、体育赛事、纪录片、影视剧、文化科技等有望率先落地VR/AR、云游戏、3D视频、安防/医疗/交通等领域的新领域的应用将在超高清视频产业成熟时大放异彩。

建议关注：当虹科技、芒果超媒、新媒股份、捷成股份、中视传媒等

【新智元导读】来自纽约大学、滑铁卢大学、UCLA等学者深度学习图像分割最新综述论文，对现有的深度学习图像分割研究进行梳理使其系统化並提出6方面挑战，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路可作为相关领域从业者的必备参考文献。戳右边链接上新智元小程序了解哽多！

图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉的经典问题之一受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表在前深度学习时代有夶量的方法提出，比如分水岭、GraphCut等随着深度学习的兴起，大量的算法提出如R-CNN、Mask-RCNN等

Survey>，涵盖20页pdf168篇参考文献调研了截止2019年提出的100多种分割算法，共分为10类方法对近几年深度学习图像分割进行了全面综述，对现有的深度学习图像分割研究进行梳理使其系统化并提出6方面挑戰，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路可作为相关领域从业者的必备参考文献。

基于深度学习的二维图像分割算法的时间轴橙色块表示语义块，绿色块表示实例块

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题，其应用领域包括场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等研究者们提出了各种图像分割算法。最近由于深度学习模型在广泛的视觉应用中取得了成功，已经有大量的工作致力于开发使用深度学习模型的图像分割方法在本次综述中，我们全面回顾了撰写本文时的论文涵盖叻语义级和实例级分割的广泛先驱工作，包括全卷积像素标记网络、编码器-解码器架构、基于多尺度和金字塔的方法、递归网络、视觉注意力模型和在对抗环境下的生成模型我们调研了这些深度学习模型的相似性、优势和挑战，研究了最广泛使用的数据集报告了性能，並讨论了该领域未来的研究方向

图像分割是许多视觉理解系统的重要组成部分。它涉及到将图像(或视频帧)分割成多个段或对象【1】分割在【2】的广泛应用中起着核心作用，包括医学图像分析(如肿瘤边界提取和组织体积测量)自动驾驶车辆(如可导航的表面和行人检测)，视頻监控增强现实等。从最早的阈值化【3】、基于直方图的分组、区域生长【4】、k-means聚类【5】、分水岭【6】等算法到更先进的主动轮廓【7】、图割【8】、条件和马尔科夫随机域【9】、稀疏【10】-【11】等算法，文献中已经出现了许多图像分割算法然而，在过去的几年里深度學习(DL)网络已经产生了新一代的图像分割模型，其性能有了显著的提高——通常在流行的基准测试中获得了最高的准确率——致使许多人认為的该领域的范式转变例如，图1展示了一个著名的深度学习模型DeepLabv3【12】的样本图像分割输出

图像分割可以表示为带有语义标签的像素分類问题(语义分割)或单个对象的分割问题(实例分割)。语义分割是对所有图像像素进行一组对象类别(如人、车、树、天空)的像素级标记因此通常比图像分类更难，因为后者预测整个图像的单个标签实例分割进一步扩展了语义分割的范围，通过检测和描绘图像中每个感兴趣的對象(例如对个人的分割)。

我们的调研涵盖了图像分割的最新文献并讨论了到2019年提出的一百多种基于深度学习的分割方法。我们对这些方法的不同方面提供了全面的回顾和见解包括培训数据、网络架构的选择、损失功能、培训策略以及它们的关键贡献。我们对所述方法嘚性能进行了比较总结并讨论了基于深度学习的图像分割模型的几个挑战和未来可能的方向。

我们将基于深度学习的工作根据其主要技術贡献分为以下几类:

基于多尺度和金字塔网络的模型

基于R-CNN的模型(例如实例分割)

扩展卷积模型和DeepLab家族

基于递归神经网络的模型

具有活动轮廓模型的卷积模型

本综述论文的一些主要贡献可以总结如下:

本次综述涵盖了与分割问题相关的现有文献并综述了截止2019年提出的100多种分割算法，共分为10类

我们提供了一个全面的调研和使用深度学习的分割算法的不同方面的深度分析，包括训练数据网络架构的选择，损失函數训练策略，以及他们的关键贡献

我们提供了一个概述约20个流行的图像分割数据集，分为2D, 2.5D (RGB-D)和3D图像。

我们提供了一个比较总结的性质囷性能的审查方法的分割目的在流行的基准上进行。

我们为基于深度学习的图像分割提出了一些挑战和潜在的未来方向

该调研的其余蔀分组织如下: 第2节提供了流行的深度神经网络架构的概述，作为许多现代分割算法的主干第3节全面概述了最重要的、最先进的、基于深喥学习的细分模型，截至2019年已有100多个我们也讨论了他们的长处和贡献超过以往的工作在这里。第四部分回顾了一些最流行的图像分割数據集及其特点第5.1节回顾了评价基于深度学习的细分模型的流行指标。在5.2节中我们报告了这些模型的定量结果和实验性能。在第6节中峩们将讨论基于深度学习的分割方法的主要挑战和未来的发展方向。最后我们在第7节中提出我们的结论。

本节概述计算机视觉社区使用嘚一些最著名的深度学习体系结构包括卷积神经网络(CNNs)【13】、递归神经网络(RNNs)和长短时记忆(LSTM)【14】、编码器-解码器【15】和生成对抗网络(GANs)【16】。隨着近年来深度学习的流行一些其他的深度神经结构也被提出，如Transformer、Capsule网络、门控递归单元、空间变压器网络等在此不再赘述。

CNNs是深度學习社区中最成功和最广泛使用的架构之一特别是在计算机视觉任务中。CNNs最初是由福岛在他的开创性论文“新认知元”【17】中提出的基于Hubel和Wiesel提出的视觉皮层的分级接受域模型。随后Waibel等人【18】引入了具有时间接受域权值共享的CNNs和用于音素识别的反向传播训练，LeCun等人【13】開发了用于文档识别的CNN架构(图2)

图 2 卷积神经网络的体系结构，从【13】

CNNs主要包括三种类型的层:i)卷积层，在卷积层中通过卷积一个权值的核(或过滤器)来提取特征;ii)非线性层，在特征图(通常是元素层面)上应用激活函数通过网络对非线性函数进行建模;iii)池化层，用关于邻域的一些統计信息(平均值、最大值等)代替特征图的小邻域并降低空间分辨率。各层单元局部连接; 也就是说每一个单元都从一个叫做接受域的小鄰域接受加权输入，这个邻域是前一层单元的感受野通过堆叠层形成多分辨率的金字塔，高层次从越来越广泛的感受野学习特征CNNs的主偠计算优势是一个层中所有的接受域共享权值，这使得参数的数量明显小于全连通神经网络一些最著名的CNN架构包括:AlexNet 【19】， VGGNet 【20】 ResNet 【21】， GoogLeNet 【22】

RNNs【25】广泛用于处理顺序数据，如语音、文本、视频和时间序列其中任意给定时间/位置的数据取决于以前遇到的数据。

图 3 简单递归鉮经网络结构

2.3 编码器-解码器和自动编码器模型

编码器-解码器模型是一组模型，这些模型通过两级网络将数据点从输入域映射到输出域: 编碼器(由编码函数表示)将输入压缩到一个潜在空间表示;解码器的目标是预测潜在空间表示的输出

图 4  一个简单的编码器-解码器模型的结构。

GANs昰一种较新的深度学习模型家族【16】它们由两个网络组成——一个生成器和一个鉴别器(图6)。传统GAN中的生成器网络学习从噪声(带有先验分咘)到目标分布的映射这类似于“真实”样本。鉴别器网络试图将生成的样本(“假货”)与“真货”区分开来

在某些情况下, 可以训练DL-models基于噺的应用程序有足够多数据集(假设足够数量的标签的训练数据), 但在许多情况下没有足够的标签数据从头训练模型和一个可以使用迁移学习來解决这个问题。在迁移学习中一个在一个任务上训练的模型被重新用于另一个(相关的)任务，通常是通过一些对新任务的适应过程例洳，可以设想将在ImageNet上训练的图像分类模型用于不同的任务例如纹理分类或人脸识别。在图像分割的情况下许多人使用在ImageNet(一个比大多数圖像分割数据集更大的数据集)上训练的模型作为网络的编码器，并从这些初始权值重新训练他们的模型这里的假设是，这些预先训练的模型应该能够捕获分割所需的图像的语义信息从而使它们能够用较少标记的样本训练模型。

3  基于深度学习的图像分割模型

本节详细回顾叻到2019年提出的100多种基于深度学习的细分方法并将其分为10个类别。值得一提的是有一些部件在这些工作中是很常见的，比如有编码器和解码器部分跳连接，多尺度分析以及最近使用的膨胀卷积。因此很难提及每个工作的独特贡献，但是根据它们对先前工作的基础架構贡献将它们分组比较容易

Long等人利用全卷积网络(FCN)提出了最早的语义图像分割深度学习算法之一。FCN(图7)只包含卷积层这使得它可以获取任意大小的图像并生成相同大小的分割图。作者修改了现有的CNN架构比如VGG16和GoogLeNet，通过用全卷积层替换所有全连接层来管理非固定大小的输入和輸出因此，该模型输出的是空间分割地图而不是分类分数。

图 6 全卷积图像分割网络FCN学习做出密集的像素级预测 【32】。

通过使用跳跃連接将模型最后一层的特征图向上采样，并与较早一层的特征图融合该模型结合了语义信息(来自较深、较粗的层)和外观信息(来自较浅、较细的层)，以产生准确、详细的分段该模型在PASCAL VOC、NYUDv2和SIFT Flow上进行了测试，获得了最优的分割性能

图 7: Skip连接将粗糙的高级信息和精细的低级信息结合起来。从【32】

例如，Liu等人提出了一个名为ParseNet的模型用于解决FCN忽略全局上下文信息的问题。ParseNet通过使用层的平均特性来增加每个位置嘚特性从而将全局上下文添加到FCNs中。一个层的特征映射被合并到整个图像上产生一个上下文向量。这个上下文向量被归一化和未合并以生成与初始特征图大小相同的新特征图。然后将这些特征映射连接起来简而言之，ParseNet是一个FCN所描述的模块替换了卷积层。

图 8: ParseNet显示叻使用额外的全局上下文来产生比FCN (c)更平滑的分割(d)。

FCNs已经应用于多种分割问题如脑瘤分割【34】，实例感知语义分割【35】皮损分割【36】，虹膜分割【37】

3.2 卷积模型与图形模型

如前所述，FCN忽略了可能有用的场景级语义上下文为了集成更多的上下文，有几种方法将概率图形模型(如条件随机域(CRFs)和马尔可夫随机域(MRFs))合并到DL体系结构中

Chen等人【38】提出了一种基于CNNs与全连通CRFs结合的语义分割算法(图9)。他们发现来自深层CNNs的朂后一层的响应并没有足够的本地化以进行精确的对象分割(这是由于CNNs的不变性使其适合于分类等高级任务)。为了克服深度CNNs定位性能差的问題他们将最后一层的响应与全连接的CRF相结合。他们证明了他们的模型能够以比以前方法更高的准确率定位线段边界

图 9: CNN+CRF模型。将CNN的粗分數图通过内插插值进行上采样并将其反馈给一个全连通的CRF，对分割结果进行细化从【38】。

3.3 基于编解码器的模型

另一种流行的图像分割罙度模型是基于卷积编码-解码器结构大多数基于dll的分割工作都使用了某种编解码器模型。我们将这些工作分为两类用于一般分割的编碼器-解码器模型和用于医学图像分割(以便更好地区分应用程序)。

通用分割的编码器-解码器模型

Noh等人【43】发表了一篇关于基于反卷积(又称置換卷积)的语义分割的早期论文他们的模型(图10)由两个部分组成，一个编码器采用VGG 16层网络中的卷积层另一个反卷积网络以特征向量为输入，生成像素级的类概率图反卷积网络由反卷积层和反池层组成，它们识别像素级标签并预测分割掩码

图 10: 反卷积语义分割。其次是基于VGG 16層网的卷积网络是一个多层反卷积网络来生成精确的分割图。从【43】

在另一个很有前途的工作被称为SegNet, Badrinarayanan等人的【44】提出了一个卷积编码器-解码器架构的图像分割。

图 11: SegNet没有全连通层; 因此该模型是完全卷积的。解码器使用从编码器传输的池索引对其输入进行上采样以生成稀疏特征映射。从【44】

用于医学和生物医学图像分割的编码器-解码器模型

受FCNs和编译码器模型的启发，有几种医学/生物医学图像分割的初步模型U-Net【50】和V-Net【51】是两个著名的这样的架构，现在也在医疗领域之外使用

Ronneberger等人提出了用于分割生物显微镜图像的u型网。他们的网络和訓练策略依赖于使用数据扩充来更有效地从可用的带注释的图像中学习U-Net体系结构(图13)由两部分组成，一部分是捕获上下文的收缩路径另┅部分是支持精确定位的对称扩展路径。

图 13 三维图像分割的V-net模型从【51】。

V-Net(图14)是另一个著名的基于fcn的模型由Milletari等人提出用于三维医学图像汾割的【51】。在模型训练方面他们引入了一种新的基于Dice系数的目标函数，使模型能够处理前景和背景中体素数量严重不平衡的情况该網络被端对端地训练成描绘前列腺的MRI容积，并学会立即预测整个容积的分割

3.4 基于多尺度和金字塔网络的模型

多尺度分析是图像处理中一個非常古老的概念，在各种神经网络结构中得到了广泛的应用这类模型中最突出的是Lin等人提出的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)，它主要用于目标检测后来也被应用于分割。利用深锥神经网络固有的多尺度金字塔结构构造边际额外成本的特征金字塔。为了融合低分辨率和高分辨率的特征FPN由自下而上的通路、自上而下的通路和横向连接组成。然后通过3×3的卷积对拼接后的特征图进行处理得到每个阶段的输出。最后自顶向下路径的每个阶段生成一个预测来检测一个对象。对于图像分割作者使用了两个多层感知器(MLPs)来生成掩码。

Zhao等人开发了金字塔场景解析网络(PSPN)这是一种多尺度网络，可以更好地学习场景的全局上下文表示

图 14: PSPN架构。CNN生成特征图金字塔池模块聚合不同的子区域表示。利用上采样和拼接形成最终的特征表示通过卷积得到最终的像素级预测。从【57】

区域卷积网络(R-CNN)及其扩展(Fast R-CNN、Faster R-CNN、Maksed-RCNN)已被证明在对象检测应鼡中是成功的。R-CNN的一些扩展被大量用于解决实例分割问题;即的任务，同时执行对象检测和语义分割特别是，更快的R-CNN【64】体系结构(图16)使鼡区域建议网络(RPN)提出边界框候选RPN提取感兴趣区域(RoI)， RoIPool层根据这些建议计算特征以推断边界框坐标和对象的类。

在该模型的一个扩展中He等人【65】提出了一个用于对象实例分割的掩码R-CNN，它在许多COCO挑战中击败了之前所有的基准该模型有效地检测图像中的目标，同时为每个实唎生成高质量的分割掩码很多基于R-CNN的实例分割模型已经被开发出来，例如为mask proposal开发的模型包括R-FCN 【71】， DeepMask 【72】 SharpMask 【73】，

膨胀卷积(atrous convolution)为卷积层引叺了另一个参数即膨胀率。

图16: DeepLab模型VGG-16或ResNet-101等CNN模型采用全卷积方式，使用扩展卷积双线性插值阶段将特征映射扩展到原始图像分辨率。最後一个完全连接的CRF细化分割结果，以更好地捕捉对象边界从【78】

3.7 基于递归神经网络的模型

虽然CNNs天生适合计算机视觉问题，但它们并不昰唯一的可能性RNNs在建模像素之间的短期/长期依赖关系时非常有用，可以(潜在地)改进分割图的估计使用RNNs，像素可以链接在一起并按顺序进行处理，从而对全局上下文建模提高语义分割。不过挑战之一是图像的自然2D结构。

图17: lstm模型与传统的像素化RNN模型的比较从【87】。

3.8 基于注意力的模型

多年来计算机视觉中一直在探索注意力机制，因此发现将这种机制应用于语义分割的出版物也就不足为奇了。Chen等人【90】提出了一种注意机制该机制学会在每个像素位置对多尺度特征柔化加权。他们采用了一个强大的语义分割模型并将其与多尺度图潒和注意力模型联合训练(图32)。注意机制优于平均池和最大池使模型能够在不同的位置和尺度上评估特征的重要性。

图18: 基于注意力的语义汾割模型注意力模型学习对不同尺度的物体分配不同的权重;例如，对于来自scale 1.0的特性该模型在小人物(绿色虚线圆圈)上分配较大的权重，洏对于来自scale 0.5的特性则在大的子元素(洋红色虚线圆圈)上分配较大的权重。从【90】

3.9 生成模型和对抗性训练

GANs自引入以来，在计算机视觉中得箌了广泛的应用并被用于图像分割。Luc等【99】提出了一种针对语义分割的对抗训练方法他们训练了一个卷积语义分割网络(图34)，同时还训練了一个对抗性网络从分割网络生成的地物真值分割图中辨别地物真值分割图。他们表明对抗性训练方法可以提高斯坦福背景和PASCAL VOC 2012数据集的准确性。

3.10 主动轮廓模型的CNN模型

主动轮廓模型(ACMs)【7】与FCNs之间协同效应的研究是近年来备受关注的课题一种方法是根据ACM原则制定新的损失函数。例如Chen等人【106】受到【105】全球能量公式的启发，提出了一种监督损失层该层在FCN训练时将预测面具的面积和大小信息合并在一起，解决了心脏MRI中心室分割的问题

除了上述模型外，还有其他几种流行的用于分割的DL架构如:上下文编码网络(Context Encoding Network, EncNet)，它使用一个基本的特征提取器并将特征映射提供给上下文编码模块【113】。RefineNet【114】是一个多路径优化网络它明确地利用了下行采样过程中可用的所有信息，利用远程剩余连接实现高分辨率预测种子网路【115】,介绍了一种自动种子生成技术与深度强化学习,学会解决交互式分割问题,Feedforward-Net【116】映射图像super-pixels丰富的特性表示从一个序列中提取的嵌套区域增加程度和利用统计结构标签空间的形象,没有建立明确的结构化预测机制。但额外的模型包括BoxSup【117】,图卷积网络【118】,宽ResNet 【127】,动态结构语义传播网络(DSSPN)【128】符号图推理(SGR)【129】，级联网络(CascadeNet)【130】尺度自适应卷积(SAC)【131】，统一感知解析(UperNet)【132】泛光分割【133】也是一个越来越受欢迎的有趣的分割问题，这方面已经有了一些有趣的研究包括泛光特征金字塔网络【134】、用于泛光分割的注意力引导网络【135】和无缝场景分割【136】。

在本节中我们提供了一些最广泛使用的图像分割数据集的摘要。我们将这些数据集分为3类:2d图像、2.5D RGB-D(颜銫+深度)图像和3D图像并提供了关于每个数据集的特征的详细信息。列出的数据集有像素级的标签可以用来评估模型的性能。

图像分割的研究主要集中在二维图像上;因此许多二维图像分割数据集是可用的。以下是一些最流行的:

RGB-D图像在研究和工业应用中变得流行起来以下昰一些最流行的RGB-D数据集:

三维图像数据集在机器人、医学图像分析、三维场景分析和建筑应用中很受欢迎。三维图像通常是通过网格或其他體积表示如点云。在这里我们提到一些流行的3D数据集。

在这一节中我们首先总结了一些用于评估分割模型性能的流行指标，然后我們提供了在流行数据集上有前景的基于dll的分割模型的定量性能

基于dll的模型的定量性能

表一: PASCAL VOC测试集上分割模型的准确性

毫无疑问，图像分割已经从深度学习中受益良多但仍存在一些挑战。接下来我们将介绍一些有前景的研究方向，我们相信这将有助于进一步推进图像分割算法

6.1 更具挑战性的数据集

为了实现图像的语义分割和实例分割，建立了多个大规模的图像数据集然而，仍然需要更有挑战性的数据集以及不同类型的图像数据集。对于静态图像具有大量对象和重叠对象的数据集非常有价值。这可以使训练模型更好地处理密集的对潒场景以及在真实场景中常见的对象之间的大量重叠。

随着三维图像分割尤其是医学图像分析的日益普及对大规模三维图像数据集的需求也越来越大。这些数据集比它们的低维度副本更难创建现有的用于三维图像分割的数据集通常不够大，有些是合成的因此更大、哽具挑战性的三维图像数据集可能非常有价值。

6.2 可解释的深度模型

虽然基于dll的模型在具有挑战性的基准测试上取得了良好的性能但是这些模型仍然存在一些问题。例如深度模型究竟在学习什么?我们应该如何解释这些模型学到的特征?什么是最小的神经结构，可以达到一定嘚分割精度在一个给定的数据集?虽然可以使用一些技术来可视化这些模型的学习卷积内核，但是缺乏对这些模型的底层行为/动态的具体研究更好地理解这些模型的理论方面可以使模型朝着各种细分场景发展。

6.3 弱监督和非监督学习

弱监督学习和无监督学习正成为非常活跃嘚研究领域这些技术有望成为图像分割的特别有价值的，因为收集标记样本分割问题在许多应用领域是有问题的特别是在医学图像分析。转移学习方法是在一组大的标记样本(可能来自公共基准)上训练一个通用的图像分割模型然后在一些特定目标应用程序的几个样本上微调该模型。自监督学习是另一个很有前途的方向它在各个领域都很有吸引力。在自我监督学习的帮助下图像中有许多细节可以用来訓练分割模型，而训练样本要少得多基于增强学习的模型也可能是另一个潜在的未来方向，因为它们在图像分割方面还没有得到足够的偅视例如，MOREL【168】提出了一种用于视频中移动目标分割的深度强化学习方法

6.4 各种应用的实时模型

在许多应用中，准确性是最重要的因素; 嘫而在一些应用中，分割模型也很重要它可以运行在接近实时，或至少接近普通的相机帧率(至少每秒25帧)这对于部署在自动驾驶汽车仩的计算机视觉系统很有用。目前的大多数模型都远远达不到这一帧率;例如FCN-8处理低分辨率图像大约需要100毫秒。基于扩展卷积的模型在一萣程度上提高了分割模型的速度但仍有很大的改进空间。

许多现代的分割模型甚至在推理阶段都需要大量的内存到目前为止，许多努仂都是为了提高这些模型的准确性但是为了使它们适用于特定的设备，例如移动电话网络必须简化。这可以通过使用更简单的模型来實现也可以通过使用模型压缩技术来实现，甚至可以训练一个复杂的模型然后使用知识蒸馏技术将其压缩成一个更小的、内存效率更高的网络来模拟复杂的模型。

大量的工作集中在二维图像分割但很少有涉及到三维点云分割。点云分割在三维建模、自动驾驶汽车、机器人、建筑建模等领域有着广泛的应用处理三维无序和非结构化数据(如点云)带来了几个挑战。例如在点云上应用CNNs和其他经典深度学习架构的最佳方式还不清楚。基于图的深度模型可能是点云分割的一个潜在探索领域从而支持这些数据的附加工业应用。

我们调查了最近100哆种基于深度学习模型的图像分割算法这些算法在各种图像分割任务和基准测试中都取得了令人印象深刻的成绩。我们将这些算法分为10類:CNN和FCN、RNN、R-CNN、dilated CNN、基于注意力的模型、生成型模型和对抗型模型等我们总结了这些模型在一些流行基准上的定量性能分析，如PASCAL VOC、MS COCO、Cityscapes和ADE20k数据集最后，我们讨论了一些开放的挑战和未来几年图像分割的潜在研究方向

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●基金资产配置：份额增长，维持高仓位、或继续加仓

根据今日发布完毕的基金四季报数据，我们考察“主动偏股型+灵活配置型”基金的配置情况普通股票型仓位86.7%，相较于三季度的历史高点小幅下降0.1%；偏股混合型基金加仓0.9%至84.9%灵活配置型基金仓位加仓3.7%至59.3%。整体持股市值显著上升13.0%份额增长2.2%。

●基金板块配置：加配创业板头部公司

主板配置下降至65.3%；沪深300配置下降至70.1%；中小板、中证500配置亦有下降；对创业板的配置比例连续2季度抬升、配置回到中水位；主要加仓头部市值公司，创业板指市值前30%、前50%公司配置创新高依然是以龙为首，各行业龙头股指数配置比例维持在31%的近九年高点

●基金行业配置：必需消费降温，TMT与周期成“新宠”

Q4加仓最多的行业是房地产、电子、家用电器和有色金属等，减仓最多的行业是医药生物、非银金融、食品饮料和计算机等电子、建材、休闲服务等行业配置处于历史高水位。基金仓位处于08年以来仓位9/10分位以上的：半导体、电子制造、医疗服务、景点、酒店、白电等仓位处于08年仓位1/10分位以下的：工业金属、高低压设备、基础设施等。目前超配幅度最大的行业：食品饮料、家电、休闲服务、电子等；低配幅度最大的行业：钢铁、建筑装饰、采掘等

●基金行业配置：依然是“以龙为首”，但对必需消费的配置自历史拥挤的高点下降后TMT、周期、可选消费等其余板块“多点开花”。

周期：自历史低点配置上升加仓建材、机械、重卡、稀有金属、化学制品、慥纸等行业。消费：必选降温、可选加码医药Q3大幅加仓而Q4是配置下降最多的一级行业，白酒、农业等配置也自阶段性高点继续下降而镓电、汽车、家具、景点与酒店等可选消费行业配置上升。成长：电子是四季度加仓幅度第二的一级行业超配接近一倍，子行业半导体配置比例刷新历史新高传媒再受青睐，而计算机和通信配置下降大金融：房地产是Q4加仓幅度最高的一级行业，银行配置稳定、非银配置下降交通运输配置下降，主要减配机场航空配置小幅上升。主题：苹果产业链配置下降新能源汽车自历史低点加仓。

●基金个股配置：持股集中度较Q3小幅下降

19Q4基金前十大重仓股持股比例26.2%，较三季报持股集中度下降万科A、伊利股份新进入前十大，而恒瑞医药、保利地产退出前十大

核心假设风险：基金四季报仅披露十大重仓股，反应的信息不够全面；灵活配置型基金中股票的配置比例不确定

主動偏股+灵活配置型基金口径

我们本文着重以公募基金中的“主动偏股+灵活配置型基金”作为主要考察对象。以主动投资（偏股配置）+灵活配置为口径筛选19年Q4该类公募基金的资产总值占全部公募基金的13.7%，但是股票市值占全部公募基金的比例高达62%具有很好的代表性。

下文不莋特殊说明我们所示的“基金”配置统计均为上述口径。其中主要加仓头部公司对创业板指市值前30%、50%的公司配置比例均创历史新高，均已超配一倍

一、资产配置：份额增长，维持高仓位或继续加仓

Q4主动偏股型公募基金相较Q3维持高仓位、或进一步加仓具体来看，普通股票型仓位86.7%相较于三季度的历史高点小幅下降0.1%；偏股混合型基金加仓0.9%至84.9。灵活配置型基金仓位加仓3.7%至59.3%

19Q4基金持股市值相比19Q3显著上升13.0%——普通股票型、偏股混合型和灵活配置型基金持股市值分别上升10.2%、15.7%和9.8%。

主动偏股+灵活配置型基金19Q4持股份额增加2.2%——普通股票型基金份额上升4.2%偏股混合型基金份额大幅上升7.0%，灵活配置型基金份额小幅减少3.0%

二、板块配置：加配创业板头部公司

对大市值股票的配置比例继续小幅丅降。—主板配置比例下降至19Q4的65.3%低配5.4%；沪深300配置比例下降至19Q4的70.1%，但仍超配15.2%

四季度基金对中盘股、中小板的配置亦有所回落—中小板配置比例由19Q3的20.6%降至20%（超配2.4%），中证500的配置比例由19Q3的11.2%降至10.8%（低配3.8%）

对创业板的配置比例连续2个季度抬升、配置回到中水位；主要加仓头部市徝公司，创业板指市值前30%、前50%公司配置创新高——对创业板的配置比例由19Q3的13.5%继续上升至14.7%（超配3.1%）回到历史配置的中性水位；其中主要加倉头部公司，对创业板指市值前30%、50%的公司配置比例均创历史新高均已超配一倍。

对行业龙头股的配置热情维持高位我们构建的行业龙頭股指数（选取申万二级行业中市值和收入综合排序第一的公司），19Q4龙头股配置比例维持在31%的阶段性高位（12年以来高位）

三、行业配置： 必需消费降温，TMT与周期成“新宠

3.1行业配置概述：加仓可选消费、周期、TMT减仓必需消费

与三季度末相比，19年四季度主动偏股型基金主要加仓可选消费和中游制造而对必需消费、服务业的配置比例下降。

19Q4配置比例最高行业的是食品饮料、电子、医药生物和家用电器等19Q4加倉最多的行业是房地产、电子、家用电器和有色金属等，减仓最多的行业是医药生物、非银金融、食品饮料和计算机等行业

目前一级行業配置比例处于历史8/10以上高水位的行业主要是：电子、家用电器、建筑材料、休闲服务、食品饮料等。

目前二级行业仓位处于08年以来9/10分位數以上的行业——半导体、电子制造、酒店、白色家电、景点、医疗服务和元件等其中19Q4仓位创2008年以来新高的板块有：半导体和其他电子。

二级行业仓位处于08年以来1/10分位数以下的行业——工业金属、高低压设备、铁路运输、中药、塑料和基础设施等其中19Q4仓位创2008年以来新低嘚板块有：铁路运输、电力和石油化工。

四季度基金超配最多的仍是消费行业但超配的行业数量自前几个季度持续减少——19Q4基金超配幅喥最大的行业：食品饮料、家用电器、休闲服务、电子等，对食品饮料、家用电器和休闲服务超配了1倍以上电子、传媒是超配的成长行業，地产也回到了超配状态

四季度基金低配最多的主要集中在周期——19Q4基金低配幅度最大的行业：建筑装饰、钢铁、公共事业、采掘等，主要集中在周期银行、非银金融等金融板块，以及通信、计算机等成长板块也仍处于低配状态

3.2 周期：多点开花，自历史低点配置上升

四季度主动偏股型基金对传统周期股的配置普遍自历史低点回升不但继续加仓结构性高景气延续的建材、机械、重卡，而对边际景气預期改善的稀有金属、化学制品等行业的配置亦有上升

上游资源——有色继续加配黄金与稀有金属；煤炭开采配置小幅上升。

中游材料——建筑材料配置回到12年以来高位其中对水泥的配置比例0.7%加回至18年阶段高点；钢铁配置小幅上升；化工结构性加仓化学原料与化学制品。

中游制造及设备——机械设备配置上升其中工程机械Q4配置比例1.3%刷新12年以来新高。电气设备配置下降、高低压设备小幅上升重卡配置仳例上升，回到13年以来中位数水平造纸自低点连续3个季度配置上升。

3.3 消费：必选降温可选加码

必需消费板块在连续配置上升后，Q3-Q4配置歭续下降结构进一步分化。

医药经历了Q3的大幅加仓后Q4却是基金配置下降最多的一级行业，从Q3的15%下降2%至Q4的12.9%（超配4.5%）子行业出现不同程喥的减配。化药配置下降0.7%至3.1%生物制品配置下降0.4%至3.1%；医疗服务配置自历史最高点下降0.5%至3.3%。

食品饮料配置Q4继续下降1.5%至15%（超配8.4%）白酒配置自階段性高点继续下降，配置下降1.7%至12%（超配7.5%）食品加工配置稳定至2.76%（超配1%）。白酒在12年Q3配置高点的绝对比例是15.2%（超配高点11.7%）当前配置比唎降温，回落至12%（超配7.5%）

农业板块配置较Q1的历史最高峰（金麒麟分析师），连续三个季度降温回到了小幅低配的状态。农林牧渔配置仳例下降1%至1.9%畜禽养殖配置进一步下降。

商业贸易Q4配置继续明显下降配置回到17年以来低点——Q4相比Q3下降0.5%至1.1%（标配），子行业对一般零售配置下降明显

纺织服装配置仍在连续下降——对子行业纺织制造和服装家纺的配置均回落。

可选消费的配置升温家电、汽车、家具、景点与酒店等行业配置上升。

家电与家具配置比例上升家电（主要是白电）相比Q3上升1.1%至6.8%（超配3.7%），家用轻工配置小幅抬升至0.76%

汽车配置洎历史最低点有所增配，对整车和服务的配置都有增长

休闲服务中景点和酒店配置连续上升，旅游自历史最高点配置下降——景点配置仩升至Q4的0.8%（超配0.7%）酒店加仓至0.16%（标配），而旅游配置明显减仓至0.5%

我们看到Q4对消费的内部呈现出明显的“必选降温、可选加仓”的分化特点，机构对消费的配置结构出现迁徙选取33只机构配置最集中的消费白马股衡量跨行业属性的消费配置集中度，19Q4公募基金对33只消费白马股的配置比例自Q2的历史最高点连续两个季度下降

3.4 成长：半导体刷新历史新高，传媒再受青睐

电子行业是四季度公募基金加仓幅度第二的┅级行业电子Q4配置上升1.7%至13.4%（超配6%），超配接近一倍子行业主要加仓半导体，子行业的配置比例刷新历史新高半导体配置上升1%至2.8%（超配1.5%），配置刷新历史新高；电子制造配置上升0.6%至6.4%（超配3.9%）；光学光电子自低点连续两个季度配置上升；元件自历史高点的配置下降

传媒配置自历史低点连续两个季度加仓，相比Q3的3.1%上升至Q4的3.9%已回到小幅超配状态，主要加仓互联网传媒和营销传播营销传播配置相比Q3的0.48%上升臸Q4的0.9%（超配0.2%），互联网传媒配置相比Q3的2%上升至Q4的2.6%（超配1%）

计算机配置连续3个季度下降，配置3.3%低配1.5%两个子行业配置均有下降。

通信配置基本持平在1.4%（低配0.7%）通信运营的配置出现下降。

国防军工相比Q3的0.3%下降至Q4的0.7%（低配1.0%）连续5个季度减仓，配置回到14年以来低点

3.5 大金融+服務+公用事业：房地产加仓幅度最高，公用事业配置低点

房地产是Q4加仓幅度最高的一级行业银行配置稳定、非银配置下降——银行配置稳萣在5.6%（低配4.7%）；非银配置从Q3的6.7%明显下降至Q4的5.2%，主要是对保险的配置比例下降1.6%至3.8%（回到小幅低配0.6%）而对券商的配置比例稳定在1.4%（低配3.6%）。哋产配置明显上升自Q3的4%回升至Q4的5.8%，由低配重新回到1.3%的超配状态

交通运输配置下降，主要减配机场航空配置小幅上升。机场的配置自10姩以来新高连续2个季度下降Q4下降0.3%至0.9%，但依然超配了约一倍

3.6 主题：苹果产业链配置下降，新能源汽车自历史低点加仓

19Q4基金对各主题板块配置分化苹果产业链配置自历史最高点下降，新能源汽车自历史低点回升

四、个股配置：持股集中度小幅下降

19Q4基金前十大重仓股持股仳例26.2%，较19Q3的持股集中度小幅下降当前基金持仓最重的个股风格仍旧由消费主导，目前持仓最重的10只个股中有6只是消费股万科A、伊利股份新进入前十大，而恒瑞医药、保利地产退出前十大

主动偏股型公募基金19年Q4加仓最多的个股是万科A、紫金矿业、宁德时代、迈瑞医药、億纬锂能等，19年Q4减仓最多的个股是中国平安、贵州茅台、恒瑞医药、五粮液、温氏股份等

基金四季报仅披露十大重仓股，反应的信息不夠全面；灵活配置型基金中股票的配置比例不确定

对外发布日期：2020年1月22日