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PSPNet【1】全称为Pyramid Scene Parseing Network,采用金字塔池化模块搭建的场景分析网络,获得了当年ImageNet场景解析挑战赛的第一名。 场景解析对于无限制开放词汇库和不同的场景来说是一个挑战。 本文通过所提出的金字塔场景分析网络(PSPNet),对不同区域的语境进行聚合,使模型拥有了理解全局语境信息的能力。 我们的全...
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左边这个结构即Bottleneck结构,也叫瓶颈残差模块!右边的图片展示的是基本的残差模块!Top --- Bottom 6、SPP空间金字塔池化模块class SPP(nn.Module): # Spatial pyramid pooling layer used in YOLOv3-SPP def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)): super(SPP, self).__init__() c_ = c1 //...
这篇DeepLabV3+ 也是语义分割方向相当经典的一篇论文了,里面的 空间金字塔池化 Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)更是相当出名的一个模块,在之后也有很多的魔改版本。虽说是18年的一篇论文,但还是在这里整理一下,在之后会慢慢更新近两年的内容。 ASPP 的主要原理是基于以下几点:多尺度信息的重要性: 不同的物体...
6、SPP空间金字塔池化模块 1、标准卷积: Conv + BN + activate class Conv(nn.Module): # Standard convolution # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): ...
PD-Net ：基于金字塔池化模块改进的Dehaze-Net 宋翼洋，刘 刚 成都信息工程大学应用数学学院，四川 成都 收稿日期：2021年9月18日；录用日期：2021年10月11日；发布日期：2021年10月19日 摘 要 对单幅雾天图像进行去雾是一个困难的任务，本文提出了一种名叫PD-Net 的神经网络模型用于单幅图像去雾。该...
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本发明公开了一种基于金字塔池化模块的单目图像深度估计方法,其在训练阶段,先构建神经网络,其包括输入层,隐层和输出层;隐层包括单独的第一卷积层,特征提取网络框架,尺度恢复网络框架,单独的第二卷积层,金字塔池化模块,单独的连接层;再将训练集中的每幅原始的单目图像作为原始输入图像,输入到神经网络中进行训练,并通过...
本文提出了一种可学习的空间金字塔注意力池化(Spatial Pyramid Attentive Pooling (SPAP))方法,这是一种新颖的架构单元,可以很容易地融合到GAN和CycleGANs的生成器和鉴别器中。SPAP融合空洞空间金字塔,瀑布流注意力机制和残差连接。利用了这三个组件的优势,促进了端到端的生成学习: 通过ASPP融合多尺度信息 通过注意力...