FCN是一种编码器-解码器结构的先驱,那么后面U-Net提出的编码器-解码器结构则大大完善了解码器部分,编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种广泛应用于图像分割、机器翻译等任务的深度学习模型架构。 1,编码器…
编码器-解码器结构的训练需要大量的数据和计算资源,模型参数较多,训练过程较为困难。 编码器-解码器总结 编码器-解码器(encoder-decoder)是语义分割领域中最重要的一种结构,它的核心思想就是先压缩,再解压,后续提到的绝大部分网络采用的都是这种原始的结构。在此基础之上,我们可以改变上采样方式,在论文中常常叫做微...
图像语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在将图像中的每个像素点分配至相应的类别标签。FCN(Fully Convolutional Network)作为图像语义分割的开创性工作,通过全卷积网络结构实现了像素级别的精确分割。本文将带您深入探索FCN的编解码结构,揭示其背后的技术原理。 FCN的基本原理 FCN基于传统的卷积神经网络(CNN)但进行...
unet是一个语义分割模型,其主要执行过程与其它语义分割模型类似,首先利用卷积进行下采样,然后提取出一层又一层的特征,利用这一层又一层的特征,其再进行上采样,最后得出一个每个像素点对应其种类的图像。 看如下这幅图我们大概可以看出个所以然来: 在进行segnet的详解的时候我们知道,其只选了一个hw压缩了四次的特...
ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//www.joca.cn 基于编码解码结构的移动端电力线语义分割方法 黄巨挺，高宏力*，戴志坤 （西南交通大学机械工程学院，成都610031）（∗通信作者电子邮箱hongli_gao@home.swjtu.edu.cn ）摘要：针对传统的视觉算法在复杂场景下检测细长电力线准确率低、受环境因素干扰大，现有...
本发明涉及人工智能、计算机视觉领域,涉及一种编码器‑解码器结构的双分支OCT血管超精细语义分割方法。主旨在于采用深度学习方法实现对OCT图像像素级别的分类,从而获得OCT图像中的血管外部区域,血管内部区域,主要方案包括由人工标定血管轮廓信息,包括血管内外直径,建立眼部OCT血管数据库,对于患者的OCT血管图像进行数据预处理...
FCN基于传统的卷积神经网络 (CNN),但做了一些特定的改进,使其可以用于像素级别的语义分割任务。 也许大家还记得,在上一期中我们提到过FCN的网络结构: 网络结构 在蓝色箭头部分,实际上对图像进行了“卷积-BN-非线性”的集合操作,并在池化后让图像尺寸变小; ...
在存储和时间效率上SegNet效果大大改善,这也对应了SegNet的初衷,道路物体语义信息理解(自动驾驶) 2.模型关键架构 2.1 Encoder-Decoder架构 FCN语义分割网络中的编解码结构如下: Encoder:使用pool操作和卷积操作,特征图尺寸缩小,通道数增加 → SubSample Decoder: 使用Deconv特征图尺寸增加→ UpSample 在SegNet中做了如下改...
文章主要的工作是将空间金字塔池化和编解码模块结合,在DeepLabV3的基础上提出DeepLabV3+:使用DeepLabV3作为编码结构,再次基础上增加一个简单有效的解码模块来精细化分割的结果,特别是边界部分。文章还进一步探索Xception的结构,在ASPP和Decoder中都应用了深度可分离卷积,得到一个快速而且健壮的编解码网络。